Комбинированная процедура многокритериальной оптимизации параметров алгоритмов нейроуправления динамическими системами в условиях неопределенности

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ВЫБОРА ПАРАМЕТРОВ
АЛГОРИТМОВ НЕЙРОУПРАВЛЕНИЯ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ НА ОСНОВЕ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО ПОДХОДА.
1.1. Анализ функциональных особенностей и
возможностей искусственных нейронных сетей
1.2. Схемы нейронного управления
1.3. Формализация задачи выбора параметров
алгоритмов адаптивного нейроуправления в виде
конечномерной задачи многокритериальной оптимизации в условиях неопределенности
1.4. Анализ подходов к решению задач
многокритериальной оптимизации.
1.5. Выводы.
2. КОМБИНИРОВАННАЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ
ПРОЦЕДУРА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ПАРАМЕТРОВ
МНОГОСЛОЙНЫХ ИНС.
2.1. Структура комбинированной вычислительной
процедуры многокритериальной оптимизации
2.2. Генетический алгоритм многокритериальной оптимизации с изменяющейся
функцией пригодности.
2.3. Выбор начального приближения.
2.4. Алгоритм локальной многокритериальной
оптимизации по конусу доминирования.
2.4.1. Выбор возможного направления спуска
внутри конуса доминирования.
2.4.2. Вычисление шаговой длины в выбранном
направлении.
2.5. Выводы.
3. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМОВ
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО АДАПТИВНОГО НЕЙРОУПРАВЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫМ РОБОТОМ.
3.1. Математическая модель адаптивной системы
нейроуправления приводом поворота манипулятора промышленного робота
3.2. Схема адаптивного управления
с ПИДконтроллером
3.3 Схема адаптивного нейроуправления
3.4. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА