Добірка наукової літератури з теми "Гібридні нейромережі"

Для ідентифікації поточного стану зношення долота в умовах інформаційної невизначеності запропоновано використовувати разом із розробленими підходами нейромережний класифікатор на основі гібридної нейромережі. Він складається з мережі Кохонена та нейромережі прямого поширення. Отримані результати моделювання роботи нейромережевого алгоритму дали змогу розробити структуру системи підтримки прийняття рішень для контролю технічного стану породоруйнівного інструменту у процесі буріння свердловини, яка технічно може бути реалізована на базі системи контролю і управління процесом буріння типу СКУБ-1М або її зарубіжних аналогів.

Анотація. Штучний інтелект і машинне навчання мають вагому частку в сучасних інформаційних технологіях і надають широкий набір інструментів: від експертних систем до нейромереж. Їх реалізація потребує специфічного середовища та відповідного програмного забезпечення. Однією із мов програмування для цього підходить мова «Пролог». В той же час існують серйозні ризики щодо помилок при використання цього забезпечення. Обговорено диференціацію завдань з управління у таких складних соціальнота організаційно-технічних системах як штучний інтелект. В статті надано всебічний аналіз і осмислення значення мови «Пролог» в системі підтримки рішень (DSS) та проведено встановлення його місця в цій агломерації. В зв’язку з цим обґрунтовано необхідність створення DSS нового покоління. В контексті поставленої мети показано перспективність використання DSS для прийняття стратегічних рішень в дедуктивному навчанні в порівнянні з індуктивним. Доведено, що саме такою стратегічною технологією стає DSS. Воно використовує дедуктивне навчання, яке при використанні мови «Пролог» в процесі формування систем штучного інтелекту створює максимальну прозорість і надає обґрунтованість при прийнятті рішень. Акцентовано увагу на тому, чому мова «Пролог» має стати перспективною мовою систем AI/ML. Пропонується також концепція гібридної DSS, що поєднує в собі переваги обох систем. Така система дозволяє приймати рішення на різних рівнях, отримуючи вигоди від систем з індуктивним навчанням на тактичному рівні та дедуктивних систем на стратегічному рівні прийняття рішень.

Роботу присвячено вирішенню актуального завдання створення математичного забезпечення для побудови моделей кількісних залежностей на основі багатошарових нейронних мереж та вирішенню за його допомогою практичної задачі моделювання залежностей параметрів процесу роботи авіаційних двигунів під час їх випробувань. Запропоновано метод побудови глибоких нейронних мереж прямого поширення, який використовує коригувальну нейронну мережу для покращення результатів роботи звичайної нейромережі. Пропонована архітектура нейромережі складається з двох блоків-нейромереж: перший – чотиришарова нейромережа прямого поширення, другий – нейронна мережа, що виправляє результати роботи першої. Для цього значення виходу першої мережі передається на вхід другої разом із вхідними параметрами. При цьому для збільшення точності для кожного вихідного параметра будується окрема модель. Кожна з нейронних мереж навчається окремо, що дозволяє спростити та прискорити процес навчання. Навчання пропонованої нейромережі пропонується проводити на основі градієнтного методу та техніки зворотного поширення помилки. У процесі навчання мінімізується функція помилки мережі, яка визначає різницю між виходами мережі і реальними значеннями. Для збільшення точності моделі, побудованої на основі гібридної нейромережі із коригувальним блоком, пропонується виконувати відбір інформативних ознак шляхом послідовного видалення найменш інформативних ознак, доки помилка нейронної мережі не збільшиться від чергового видалення ознаки. Для прискорення відбору доцільно використовувати зменшену кількість епох навчання та не використовувати коригувальну нейронну мережу. Розроблено програмне забезпечення, яке реалізує запропонований метод і дозволяє виконувати побудову нейронних мереж, їх навчання та тестування на вибірках даних; вирішено практичне завдання визначення значень параметрів авіаційних двигунів при проведені їх випробувань.

Об’єктом досліджень є розробка системи для розпізнавання рукописних символів. Предметом досліджень кваліфікаційної роботи є інформаційні технології і методи аналізу рукописного тексту. Мета досліджень: провести огляд та дослідження предметної області, дослідити існуючі методи розпізнавання й аналізу рукописних текстів. Метою кваліфікаційної роботи є розробка системи для дослідження методів розпізнавання відсканованих зображень з рукописним текстом в автономному режимі. Методи дослідження – системний аналіз (для виділення окремих блоків для роботи з розробкою системи та дослідження алгоритмів розробки), аналогія (для дослідження роботи та визначення недоліків подібних систем прогнозування).

Дисертацію присвячено удосконаленню методів підтримки прийняття рішень при управлінні відпрацюванням доліт стираючої дії типу PDC в процесі буріння нафтових і газових свердловин шляхом дослідження та застосування динамічного інтелектуального аналізу інформативних параметрів. На основі аналізу сучасних методів та систем підтримки прийняття рішень щодо відпрацювання доліт в процесі буріння нафтових і газових свердловин проведено теоретичні дослідження щодо удосконалення методу підтримки прийняття рішень під час керування процесом відпрацювання алмазних доліт нового покоління типу PDC. Розвинуто теоретичні основи динамічного інтелектуального аналізу даних та ідентифікації процесу відпрацювання бурових доліт типу PDC, що функціонує за умов апріорі невідомих збурень, з метою підвищення ефективності процесу буріння нафтових і газових свердловин за рахунок більш ефективної послідовної обробки нестаціонарних масивів інформації про відпрацювання доліт. Розроблено архітектуру нейро-системи підтримки прийняття рішень, що дозволило підвищити якість розв’язання задачі динамічного інтелектуального - аналізу даних про нестаціонарний нелінійний процес відпрацювання- алмазних доліт нового покоління РDС за умов апріорної та поточної невизначеності. Здійснено імітаційне моделюванняі та проведено порівняльний аналіз різних підходів і розроблено структуру системи підтримки прийняття рішень для керування процесом відпрацювання алмазних доліт нового покоління РDС.
Диссертация посвящена усовершенствованию методов поддержки принятия решения при управлении отработкой долот истирающего действия типа PDС в процессе бурения нефтяных и газовых скважин. Анализ современных тенденций развития технологического процесса бурения показал возрастающую роль долот нового поколения типа РDС, которые находят все больше применения при бурении, скважин на нефть и газ. Однако до сих пор остается нерешенной задача определения момента подъема долота для замены; особенно на заключительном этапе его отработки. Разработана информационная модель контроля и критерий принятия решения, с этой целью сформулирована и решена задач распознавания состояний объекта управления - выявление критического состояния вооружения бурового долота типа РDС. Осуществлен анализ закономерностей износа вооружения алмазных долот, а также определены параметры и показатели процесса бурения, необходимые для автоматического контроля отработки долот типа РDС. Доказано, что параметры состояния долота связаны с входящими управляющего воздействия, параметрами объекта и свойствами горных пород функциональной зависимостью. На основе дифференциального уравнения, описывающего процесс увеличения осевой нагрузки на буровое долото типа РDС, установлены закономерности изменений во времени относительных отклонений механической - эффективности долота для различных значений коэффициента самовыравнивания объекта и относительного значения возмущающего воздействия, позволило определить время эксцесса, условия выявления аварийного отклонения контролируемого параметра и частоту переключения коммутатора при опросе датчиков системы контроля механической эффективности долота от заданной вероятности контроля для различных значений показателей, позволяющих выбирать оптимальное время дискретного контроля. Синтезированы критический закон идентификации и контроля и управления процессом отработки буровых долот типа PDC в условиях априорной й текущей неопределенности как относительно параметров объекта, так и действующих на него возмущений, основанный на использовании избыточных измерительных сигналов. Это позволило синтезировать однотактную релейную схему устройства автоматизированного контроля отработки долот типа PDC. Проведен выбор и обоснование нейронной сети Кохонена для реализации алгоритма контроля износа и идентификации состояний в которых находится долото. Разработана нейронная сеть прямого распространения для оценки износа долота на забое скважины, которая дополняет сеть Кохонена и позволяет повысить достоверность контроля. Проведенное имитационное моделирование разработанных алгоритмов в пакете программ Matlab, позволило оценить работоспособность и эффективность предлагаемых решений. Предложена структура системы поддержки принятия решений для управления отработкой породоразрушающего инструмента.
The thesis is devoted to the improvement of support decision methods in the management of practicing bits of abrasive type PDC in drilling oil and gas wells through the investigation and application of dynamic intellectual analysis of informative parameters. Based on analysis of current methods and decision support systems concernig working bits in drilling oil and gas wells theoretical researches which are connected with the improving methods of decision support during the process control testing new generation PDC diamond bits new generation PDC. The theoretical foundations of dynamic analysis and identification process working drill bits such as PDC are developed which operates under a priori unknown disturbances, in order to enhance the process of drilling oil and gas wells due to more effectual sequential trimming of non-stationary array of information about working bits. A neuro-architecture of decision support protest is developed thus improving the quality of the solution of the problem of dynamic' data mining of non-stationary nonlinear process testing of diamond bits new generation PDC under a priori surd the current uncertainty. The simulation and comparative analysis of different approaches is carried out and the structure of decision support system for process control testing of diamond bits new generation PDC is developed.