Методы синтеза пакетов прикладных программ автоматизированного производства с использованием нейросетевых технологий

СОДЕРЖАНИЕ
Список условных обозначений и сокращений.
Введение.
Глава 1.
Анализ методов использования искусственных нейронных сетей в задачах управления технологическими процессами
1.1. Классификация архитектур искусственных нейронных
1.2. Многослойный персептрон МГР.
1.3. Сети с радиальными базисными функциями ВР
1.4. Вероятностная нейронная сеть РМ.
1.5. Обобщенно регрессионная нейронная сеть.
1.6. Сеть Кохонена БОБМ.
1.7. Простая реккурентная сеть БИМ
1.8. СетьХопфилда.
1.9. Двунаправленная ассоциативная память ДАП.
1 Модульная нейронная сеть ВРМ
1 Неполносвязные гетерогенные сети НГНС
1 Принципы управления информационными потоками в АСУТПГ1 с
использованием нейросетевых технологий
11. Логическая организация многоуровневой нейросетевой системы управления информационными потоками
12. Анализ методов тиражирования графика интегрированной интеллектуальной системы управления информационной базой данных в АСУТП на основе нейросетевых технологий.
1 Выводы
Глава 2.
Синтез методов моделирования нейросетевых систем
2.1. Разработка вероятностной модели функционирования двухуровневой
системы управления АСУТПГ1
2.2. Моделирование нейронных сетей с радиальными базисными функциями
ЯВРсогей.
2.3. Моделирование сетей двунаправленной ассоциативной памяти.
2.4. Синтез нейронных сетей Вольтерри.
2.5. Синтез методов моделирования нейронных сетей, функционирующих на
основе нечеткой логики
2.5.1. Математический аппарат нечетких нейронных сетей
2.5.2. Основные правила вывода двоичной лотки.
2.5.3. Основные правила вывода в нечеткой логике
2.5.4. Правила нечегкой импликации
2.5.5. База правил
2.5.6. Блок фуззификации
2.5.7. Блок выработки решения.
2.5.8. Блок дефуззификации
2.5.9. Синтез структуры модуля нечеткого управления.
2.5 Обучение нейронечеткого модуля с применением алгоритма обратного распространения ошибки
2.6. Синтез оптимальной структуры нейронной сети верхнего уровня многоуровневой модели интегрированной информационной системы.
2.7. Выводы.
Глава 3.
Анализ и синтез методов обучения нейросегевых систем управления АСУТП
3.1. Анализ методов обучения нейронных сетей, построенных на различных моделях.
3.1.1. Градиснтный метод обучения.
3.1.2. Метод модельной закалки
3.1.3. Методы обучения радиальных нейронных сетей.
3.1.4. Метод обучения сети двунаправленной ассоциативной памяти
3.1.5. Метод обучения сети каскадной корреляции Фальмана.
3.1.6. Метод обучения сетей Вольтерри
3.1.7. Анализ проблем обучения нейронных сетей.
3.2. Методы синтеза нейросегевых модулей на эллиптических кривых.
3.2.1. Синтез эллиптических кривых в циклических полях Галуа, используемых в алгоритмах АСУТПП.
3.2.2. Выработка общего идентификатора достоверности на основе эллиптических кривых
3.2.3. Протокол идентификации достоверности на эллиптических
кривых.
3.2.3.1.Алгоритм формирования идентификатора
достоверности
3.2.3.2.Алгоритм проверки корректности идентификатора
достоверности
3.3. Синтез топологии интегрированной интеллектуальной системы управления производством на основе многофункциональных многоуровневых нейросетевых систем
3.4. Синтез функциональной схемы интегрированной многоуровневой нейросетевой системы управления информационными потоками
3.5. Выбор оптимальной структуры сети.
3.6. Выводы.
Глава 4.
Формирование идентификаторов достоверности на основе искусственных нейронных сетей с использованием эллиптических кривых в циклических полях Галуа
4.1. Предварительный выбор параметров эллиптических кривых с
использованием нейросегевых модулей
4.1.1. Синтез и опенка параметров эллиптической кривой
4.2. Реализация алгоритма идентификации достоверности с использованием нейросегевых модулей.
4.2.1. Пример реализации протокола выработки и проверки идентификатора достоверности с использованием нейросетевого модуля быстрых вычислений.
4.3. Синтез методов аутентификации с использованием нейросегевых технологий.
4.3.1. Синтез метода встраивания функции аутентификации в нейроконтроллерный модуль 1
4.4. Синтез нейросетевог о модуля для алгоритма выработки идентификатора
достоверности с использованием модуля быстрых вычислений.
4.4.1. Синтез протокола контроля достоверности информационных потоков в распределенных сетях АСУТП с использованием алгоритма Менезеса
Къю Ванстона
4.4.2. Пример практической реализации протокола Менезеса Къю Ванстона с использованием модуля быстрых вычислений.
4.5. Разработка программного обеспечения для выработки общей управляющей матрицы методом взаимного обучения удаленных нейросетевых модулей
4.5.1. Пример реализации выработки общей управляющей матрицы методом
взаимного обучения удаленных нейросетевых модулей.
4.6. Синтез архитектуры и метода обучения нечеткой неполносвязной
г ибридной нейронной сети с помощью программною пакет
4.7. Разработка нейросетевых модулей для формирования вектора инициализации Нм, используемого в схемах генерации идентификаторов достоверности на эллиптических кривых
Заключение.
Список использованных источников