Введение.
Глава I Многокомпонентные системы описание и методы моделирования.
1.1. Физикохимическая теория многокомпонентных природных и техногенных систем
1.2 Методы математического моделирования многокомпонентных систем.
1.3 Моделирование свойств свинецсодержащих и безевинцовых стекол, как пример плохо формализованной многокомпонентной системы
1.3.1 Общие замечания
1.3.2 Промышленное производство свинецсодержащего и безевинцового стекол.
1.3.3 Анализ системы составсвойства при варке бариеволитиевого стекла
1.4 Выводы по главе I
Глава II Применение искусственных нейронных сетей при моделировании многокомпонентных систем
2.1. Анализ и выбор нейронной сети для решения задачи моделирования системы составсвойства при варке бариеволитиевого стекла.
2.1.1 Структуры нейронных сетей
2.1.2 Модели нейронных сетей.
2.1.2.1 Модель Маккалоха.
2.1.2.2 Модель Розенблата
2.1.2.3 Модель Хопфилда
2.1.2.4 Модель сети с обратным распространением
2.1.3 Способы реализации нейронных сетей.
2.1.4 Выбор модели нейронной сети для решения задачи моделирования системы составсвойства при варке бариеволитиевого стекла
2.3. Выводы по главе II
Глава III Описание программного комплекса для моделирования многокомпонентных систем.
3.1 Структура программного комплекса.
3.2. Особенности организации данных
3.2.1. Особенности организации входных данных
3.2.2. Преобразование входных данных программного комплекса
V 3.3. Описание программы и е модификаций
3.3.1. Загрузка данных для моделирования.
3.3.2. Установка параметров нейронной сети.
3.3.3. Обучение нейронной сети.
3.3.4. Особенности реализации алгоритмов обучения нейронных сетей .
3.3.5. Просмотр результатов, и сохранение последних во внешнем файле
3.4. Получение графиков изменения среднеквадратических ошибок с использованием электронных таблиц i x.
3.5. Получение таблиц результатов экспериментов с использованием текстового процессора i .
3.6. Получение ЗОмоделей и их проекций на координатные плоскости с использованием программы 3
3.7. Практическая ценность программного комплекса.
3.8. Выводы по главе III
Глава IV. Моделирование многокомпонентных систем с использованием нейронных сетей с алгоритмом обратного распространения ошибки
4.1. Общий подход к моделированию многокомпонентных систем с использованием нейронных сетей с алгоритмом обратного распространения ошибки
4.2. Описание экспериментов.
4.3. Анализ полученных практических данных
4.3.1. Анализ работы модифицированного алгоритма обратного распространения ошибки
4.3.2. Анализ работы модифицированного алгоритма обратного распро странения ошибки при моделировании обратных данных.
4.4. Практические рекомендации по варке бариеволитиевого стекла
4.5 Выводы по главе IV
Заключение
Список использованных источников
- Київ+380960830922