ИССЛЕДОВАНИЕ ШИМ-ЭЛЕМЕНТА СО СПАЙКОВОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТЬЮ
https://doi.org/10.21285/1814-3520-2018-8-63-71
Аннотация
ЦЕЛЬ. Показать возможность применения спайковой (импульсной) модели нейрона в автоматических системах регулирования с регулятором, осуществляющим широтно-импульсную модуляцию, который имеет в своем составе искусственную нейронную сеть. МЕТОДЫ. Ввиду того, что использование регуляторов такого вида вынуждает решать задачу параметрической оптимизации, под которой понимается определение оптимальной настройки (обучения) синаптических весов искусственной нейронной сети по выбранному критерию, в статье применен алгоритм обучения нейронной сети, сформированный на основе метода Нелдера-Мида. РЕЗУЛЬТАТЫ. В ходе исследования выявлено, что при двоично-разрядном кодировании информации модель обобщенного нейронного элемента обеспечивает наименьшие значения интегрального квадратичного критерия. ВЫВОДЫ. Спайковая исскуственная нейронная сеть может применяться в системах регулирования с широтно-импульсной модуляцией.
Список литературы
1. Сабанин В.Р., Смирнов Н.И., Репин А.И. Автоматический системы регулирования на основе нейросетевых технологий // Вестник Московского энергетического института: сб. статей. 2005. С. 10-18.
2. Шаровин И.М., Смирнов Н.И., Репин А.И. Применение искусственных нейронных сетей для адаптации САР в процессе их эксплуатации // Промышленные АСУ и контроллеры. 2012. № 4. С. 27-32.
3. Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю. Нейросетевые системы управления. М.: Изд-во ИПРЖР, 2002. 480 с.
4. Воробьев Ю.Б., Кудинов П., Ельцов М., Кёоп К., Чыонг Ван К.Н. Применение информационных технологий (генетические алгоритмы, нейронные сети, параллельные вычисления) в анализе безопасности АЭС // Труды Института системного программирования РАН. 2014. Т. 26. № 2. С. 137-158.
5. Kucherenko Ye. I., Trokhimchuk S.N., Driuk O.D. Knowledge-oriented technologies in highly automated production // Радіоелектроніка, інформатика, управління. 2014. No. 2. С. 79-84. DOI: 10.15588/1607-3274-2014-2-12
6. Ponulak F., Kasiński A. Introduction to spiking neural networks: Information processing, learning and applications // Acta Neurobiologiae Experimentalis. 2011. No. 71. C. 409-433.
7. Бендерская Е.Н., Никитин К.В. Возможности использования импульсных рекуррентных нейронных сетей для анализа электрокардиограмм // Информационно-управляющие системы. 2015. № 1. С. 85-91. DOI: 10.15217/issn1684-8853.2015.1.85
8. Колесницкий О.К., Бокоцей И.В., Яремчук С.С. Аппаратная реализация элементов импульсных нейронных сетей с использованием биспин-приборов // Нейроинформатика. 2010. № 1. С. 121-131.
9. Игумнов И.В., Куцый Н.Н. Формирование ШИМ-элемента с использованием искусственных нейронных сетей // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2014. № 6 (89). С. 31-35.
10. Игумнов И.В., Куцый Н.Н. Нейросетевая реализация и настройка ШИМ-элементов в автоматических системах // Вестник Новосибирского государственного технического университета. 2015. № 3 (60). С. 23-32.
11. Gerstner W., Kistler W.M. Spiking Neuron Models Single Neurons, Populations, Plasticity. Cambridge University Press, 2002, 504 с.
12. Ануфренко С.Е., Коновалов Е.В. Нейронные модели на основе импульсного нейрона. Ярославль: Ярославский гос. ун-т им. П.Г. Демидова, 2012. 80 с.
13. Копылов В.Д., Дунаева О.А., Мячин М.Л. Импульсный нейрон и нейронный клеточный автомат асимптотически эквивалентны // Моделирование и анализ информационных систем. 2014. Т. 21. № 3. С. 62-80.
14. Leonard M. Reyneri A performance analysis of pulse stream neural and fuzzy computing systems // IEEE transactions on circuits and systems analog and digital signal processing, T. 42. №. 10.1995. С. 642-660.
15. Химмелъблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: МИР, 1975. 536 с.
Рецензия
Для цитирования:
Игумнов И.В. ИССЛЕДОВАНИЕ ШИМ-ЭЛЕМЕНТА СО СПАЙКОВОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТЬЮ. Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018;22(8):63-71. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2018-8-63-71
For citation:
Igumnov I.V. STUDY OF A PWM-ELEMENT WITH A SPIKING NEURAL NETWORK. Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2018;22(8):63-71. (In Russ.) https://doi.org/10.21285/1814-3520-2018-8-63-71
Просмотров:
199
Послать статью по эл. почте 