6
Таблица 3 – Перечень вопросов, выносимых на самостоятельное изучение
№ |
Тема самостоятельной работы |
Номер источника |
п/п |
|
|
|
|
|
1 |
2 |
3 |
|
|
|
1. |
Характеристические параметры нечеткого |
1 осн. (С. 37-43) |
|
множества |
|
2. |
Построение самонастраивающихся нечетких моде- |
1 осн. (С. 409-439) |
|
лей на основе измеренных данных о входах и вы- |
|
|
ходах системы |
|
3. |
Построение самоорганизующихся и самонастраи- |
1 осн. (С. 445-530) |
|
вающихся нечетких моделей на основе измерен- |
|
|
ных данных о входах и выходах системы |
|
4. |
Разработка нечеткого регулятора на основе модели |
1 осн. (С. 567-656) |
|
объекта управления |
|
5. |
Синтез дискретного динамического регулятора с |
2 доп. (С. 104-109) |
|
устройством оценки полной размерности |
|
6. |
Синтез дискретного динамического регулятора с |
2 доп. (С. 109-114) |
|
устройством оценки пониженной размерности |
|
Контроль самостоятельной работы магистров осуществляется преподавателем. Контроль качества освоения дисциплины проводится посредством текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации обучающихся. Результаты контроля отражаются в баллах модульно-рейтинговой системы оценки знаний магистра.
После прослушивания курса лекций, выполнения лабораторных работ магистр допускается к сдаче экзамена. Контрольные вопросы к зачету студентов магистратуры очного обучения приведены ниже.
6.Контрольные вопросы
1.Биологические предпосылки возникновения искусственных нейронных сетей.
2.Структура человеческого мозга. Организация памяти в коре человеческого мозга.
3.Ритмы колебаний больших нейронных ансамблей. Биологически правдоподобные модели нейронов.
4.Модели визуального восприятия. Персептроны и зарождение искусственных нейронных сетей.
5.Типы функций активации нейронов.
6.Представление нейронных сетей с помощью направленных графов.
7.Архитектура сетей. Сети прямого распространения. Рекуррентные сети.
8.Обучение нейронных сетей. Обучение, основанное на коррекции ошибок.
7
9. Обучение на основе памяти.
10.Обучение Хебба.
11.Математические модели предложенного Хеббом механизма модификации синаптической связи.
12.Конкурентное обучение. Обучение Больцмана.
13.Обучение с учителем.
14.Обучение с подкреплением.
15.Обучение без учителя.
16.Обучение Хебба. Математические модели предложенного Хеббом механизма модификации синаптической связи.
17.Однослойный персептрон. Обучение персептрона.
18.Методы безусловной оптимизации.
19.Метод наискорейшего спуска. Метод Ньютона. Метод Гаусса-Ньютона. 20.Взаимосвязь персептрона и байесовского классификатора. 21.Многослойный персептрон.
22.Алгоритм обратного распространения ошибки. Извлечение признаков. Линейный дискриминант Фишера.
23.Сети свертки.
24.Теорема Ковера о разделимости множеств.
25.Задача интерполяции.
26.Теория регуляризации. Функция Грина. Решение задачи регуляризации. 27.Многомерные функции Гаусса.
28.Обобщенные сети на основе радиальных базисных функций.
29.Свойства аппроксимации сетей RBF. Сравнение сетей RBF и многослойных персептронов.
30.Оптимальная гиперплоскость для линейно-разделимых образов.
31.Оптимальная гиперплоскость для неразделимых образов.
32.Архитектура машины опорных векторов.
33.Машины опорных векторов для задач нелинейной регрессии. Пространство состояний. Условие Лившица.
34.Теорема о дивергенции. Устойчивость состояний равновесия. Теоремы Ляпунова.
Библиографический список
Основная литература
1. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление / пер. с англ. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. – 798 с. // ЭБС Единое окно доступа к образовательным ресурсам. – Режим доступа: http://window.edu.ru/resource/324/65324.
8
Дополнительная литература
2. Проектирование регуляторов для стохастических систем и объектов с неопределенными параметрами: Учебное пособие / В.В. Григорьев, С.В. Быстров, В.И. Бойков и др. - СПб.: НИУ ИТМО, 2013. – 172 с. // ЭБС Единое окно доступа к образовательным ресурсам. – Режим доступа: http://window.edu.ru/resource/417/80417.
Грибанов Андрей Анатольевич
Нечеткие и нейронные системы управления и автоматизации
Методические указания для самостоятельной работы студентов магистра-
туры направления подготовки 15.04.04 – «Автоматизация технологических
процессов и производств» для очной формы обучения
Редактор С.Ю. Крохотина
Подписано в печать |
Формат бумаги |
Заказ |
||
Объем |
п.л. |
Усл. п.л. |
Уч-изд. л. |
Тираж |
ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова»