Новости

Карта сайта

Вяземский филиал МГИУ

Научно-исследовательская деятельность

Технологии программирования

Теория по алгоритмам

Языки программирования

Язык моделирования UML

Case-средства

Теория DELPHI

Базы данных в Delphi

Программы на Delphi

Теория PASCAL

ЕГЭ по информатике

Программы на Pascal

Технические средства

Курсовые работы

Дипломные проекты

На заметку

Интерпретатор Пролог

Элементы информационных технологий

Информационные ресурсы Интернет

Фотоальбом

Гостевая книга

Консультации о поступлении

Контакты

Искусственный интеллект

Интеллектуальные роботы

Моделирование биологических систем

Эвристическое программирование

Эвристическое моделирование

Система знаний

Экспертные системы

Вычислительные сети

Информационные технологии

Учебные пособия

Конкурсы и олимпиады

Центр тестирования иностранных граждан по русскому языку

Вебинары

ЛОГИКА

Базы данных

Использование информационных и интернет-технологий для развития бизнеса

Исследования по использованию нейроноподобных сетей

Особую роль в регуляции активности в А-сети играет система усиления торможения (СУТ). Это специфическая система, обеспечивающая в каждый момент времени доминирование одного информационного дискрета над всеми остальными. Принятие решений отождествляется с актом выделения СУТ одного из множества вы­ходных узлов сети, помеченных именами возможных действий робота. Результатом такого выделения является активизация специальных процедур, реализующих действие. Произведенное действие изменяет среду, это {SITELINK-S549}воспринимается ро­ботом {/SITELINK}и приводит к изменению потоков возбуждения в сети, т.е. происходит переоценка всей информации, что приводит к ряду новых переключений СУТ, принимается новое решение, осуществляется новое действие и т. д. В НИИ нейрокибернетики при Ростовском государственном уни­верситете А. И. Самариным с соавторами проводится цикл исследова­ний по использованию нейроноподобных сетей для управления ши­роким классом робототехнических устройств. Этим коллективом созданы системы управления плоским манипулятором и подвижной тележкой, система восприятия зрительной информации и др. Управ­ление подвижной тележкой осуществляет и нейроноподобная сеть, разработанная в Таганрогском радиотехническом институте. Ориги­нальные принципы и научные основы создания таких сетей предло­жены Ю.В. Чернухтым. Первый в нашей стране транспортный робот ТАИР с сетевой сис­темой управления был разработан и экспериментально исследован в 1975 г. в Отделе биокибернетики Института кибернетики им. В. М. Глушкова АН УССР под руководством Э. М. Куссуля. ТАИР осуще­ствлял целенаправленное движение в естественной (парковой) среде с обеспечением собственной безопасности (объезд препятствий, из­бегание опасных мест, поддержание внутренних параметров в задан­ных пределах) и минимизацией энергетических и временных затрат. Для управления ТАИРом была разработана нейроноподобная сеть, узлы которой соответствовали нейронным ансамблям. Сеть содержа­ла 100 узлов и была разделена в соответствии с их семантикой на шесть сфер: распознавания и оценки ситуаций, решений, маневров верхнего и нижнего уровня, элементарных действий. ТАИР успешно передвигался в среде, используя оптический дальномер, тактильные датчики, датчики состояния собственных подсистем и ряд вспомога­тельных устройств. В 1982 г. в продолжение работ с ТАИРом был создан лабораторный робот МАЛЫШ, обладающий более развитой системой технического зрения и нейроноподобной сетью, обрабаты­вающей данные восприятия. Как и ТАИР, робот МАЛЫШ был вы­полнен в виде физического устройства, без применения ЭВМ. Робот представлял собой шестиколесную тележку с независимым приводом каждого борта. На тележке размещены триангуляционный оптиче­ский дальномер, магнитный компас и контактные датчики типа ко­шачьих усов. Тележка соединялась кабелем с неподвижной стойкой управления. Исследования МАЛЫШа показали конкурентоспособ­ность нейроноподобной сети по сравнению с традиционными алго­ритмическими системами управления. Исследования ТАИРа и МАЛЫШа стали основой построения про­мышленного транспортного робота широкого назначения ГРУЗ-2Т. {SITELINK-S552}Нейроноподобные сети {/SITELINK}— эффективный инструмент построения систем управления робототехническими устройствами. В значительной степени это обусловлено тем, что они являются устройствами параллельной обработки информации и имеют ряд важных преиму­ществ при построении систем, предназначенных для работы в реаль­ном масштабе времени. Результаты исследований в области моделирования нейронных сетей существенно расширили класс задач, решаемых при помощи нейроноподобных сетей. Теперь в этот класс включаются комбина­торные, оптимизационные и другие задачи. Успехи микроэлектроники подготовили технологическую базу для создания вычислительных устройств, способных осуществлять параллельную обработку ин­формации. Два эти фактора обусловили появление нейрокомпьюте­ров - ЭВМ, архитектура которых наилучшим образом приспособле­на для решения задач моделирования нейронных сетей. В настоящее время нейрокомпьютеры создаются в виде компактных приставок к персональным ЭВМ, существенно увеличивая их функциональные возможности.

Моделирование биологических систем Исследования нейроноподобных сетей Эвристическое программирование Эвристическое моделирование Эвристическое моделирование (продолжение) Система знаний Требования к системам знаний Особенности систем знаний Модели представления знаний Сетевая модель представления знаний 

Приглашаем принять участие в круглом столе!

подробнее   >>>

Институт Менеджмента, Экономики и Инноваций начинает набор на курсы повышения квалификации!

подробнее   >>>

Уважемые студенты АНО ВПО ИМЭиИ!

подробнее   >>>

Начинается набор на курсы повышения квалификации!

подробнее   >>>

Приглашаем принять участие в конференциях!

подробнее   >>>

все новости...