Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2120U008855, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Узгодження множини значень складної проектованої системи з областю визначення внутрішніх параметрів Автор Чикивдя Олександр ІвановичChykyvdya Oleksandr Ivanovych Дата публікації 01-06-2020 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/37135 Видання Київ Опис Існуючі кіберфізичні системи працюють на базі певних алгоритмів або певних специфічних нейроних мереж, які якимось чином за своїми результатами роботи дуже близькі до концепту кіберфізичних систем. Проте дуже невелика кількість дійсно існуючих систем можна назвати складними системами за методологією, за якої їх намагаються реалізувати. Справжні системи є надзвичайно складними, такі системи зазвичай є реагентами на деякі події в реальному світі, за чим можна стежити спостерігаючі за значення деяких величин (значень стану системи), які залежать від деякої множини внутрішніх параметрів, одні з яких є керованими, а на інші нажаль людина не має впливу. В будь якому випадку існує потреба в тому, аби зв’язати певним чином ці дві множини і отримати деяку область для кожного значення внутрішніх елементів та значень системи, аби мати певне уявлення про поведінку системи та мати певне уявлення про взаємозв’язок цих величин. Таку область прийнято називати множиною Парето і ця множина є одним із ключових фігурантів системного аналізу складних систем. Програмний продукт було реалізовано за допомогою мови програмування С++ та фреймворку Qt, який дозволив створити певний зручний інтерфейс для користувача. Отримані результати: розроблено продукт дозволяючий для обраної бази даних створювати нейронну мережу, яка виконує опції апроксимуючої функції, навчати її та використовувати для пошуку множини Парето. Existing cyberphysical systems work on the basis of certain algorithms or certain specific neural networks, which are somehow very close to the concept of cyberphysical systems. However, a very small number of actual existing systems can be called complex systems according to the methodology by which they are ought to be implemented. Current systems are extremely complex, such systems are usually reagents for some real-world events, which can be observed by observing the values of some quantities (system state values), which depend on a set of internal parameters, some of which are controlled and others unfortunately the person has no influence. Under any circumstances, there is a need to relate these two sets in some way and to obtain some domain for each value of the internal elements and values of the system, to have some idea of the behavior of the system and to have some idea of the relationship of these quantities. This area is called the Pareto set and this set is one of the key participants in the system analysis of complex systems. The software product was implemented using the C ++ programming language and the Qt framework, which allowed to create a certain user-friendly interface. Obtained results: developed product allows to create a neural network for the selected database, which performs the options of the approximating function, to train it and use it to search for the Pareto set. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити