Разработка нейросетевых методов построения градуировочных характеристик сенсоров и сенсорных систем

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
Глава 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ГРАДУИРОВКИ СЕНСОРОВ И СЕНСОРНЫХ СИСТЕМ
1.1. Постановка задачи градуировки
1 .2 Методы построения градуировочных характеристик.
1.3. Нейронные сети.
1.4. Градуировка мультисенсорных систем для качественного анализа
1.5. Уточнение постановки задачи
Глава 2. ПОСТРОЕНИЕ ОДНОМЕРНЫХ ГРАДУИРОВОЧНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ.
2.1. Проблемы использования ЙНС в задачах градуировки.
2.2. Алгоритм обучения нейронной сети с учетом априорной информации об общем характере зависимости.
2.3. Методика синтеза обучающего алгоритма с учетом априорной информации.
2.3.1. Формулы для различных видов зависимостей.
2.3.2. Выбор количества и способа размещения дополнительных пробных точек.
2.3.3. Выбор весового коэффициента п
2.4. Исследование нейросетевого метода градуировки и сравнение со статистическими методами.
Глава 3. ПОСТРОЕНИЕ МНОГОМЕРНЫХ ГРАДУИРОВОЧНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ.
3.1. Особенности градуировки мультисенсорных систем.
3.2. Планирование эксперимента при градуировке мультисенсорных систем.
3.3. Метод построения многомерных градуировочных характеристик с помощью ИНС
3.4. Исследование разработанного метода
Глава 4. НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МЕТОДЫ ГРАДУИРОВКИ ПРИБОРОВИДЕНТИФИКАТОРОВ ТИПА ЭЛЕКТРОННЫЙ НОС
4.1. Особенности задачи градуировки приборовидентификаторов
4.2. Исследование нейронной сети типа многослойный персептрон
4.3. Исследование самоорганизующейся нейронной сети.
4.4. Экспериментальные исследования.
Глава 5. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЙ
5.1. Разработка и применение прикладного нрофаммного обеспечения градуировки количественного типа для сенсоров и сенсорных систем .
5.2. Разработка прикладного программного обеспечения прибора
идентификатора типа Электронный нос язык
5.3 Применение ПО для распознавания сортов минеральной воды
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА