Логистическое управление транспортной системой "металлургическое предприятие - порт" в режиме реального времени
Сущность и способы применения методов теории нечетких множеств и искусственных нейронных сетей. Решение задачи скоординированного управления взаимодействием звеньев процесса доставки металла в морской порт при формирования рационального маршрута доставки.
Подобные документы
- 76. Нейронные сети
Характеристика, структура и задачи нейронных сетей. Направления и разработки нейрокомпьютинга. Искусственные нейронные сети, их черты и задачи. Алгоритм обучения перцептрона и его недостатки. Перечень возможных промышленных применений нейронных сетей.
реферат, добавлен 20.02.2009 Нейронная сеть – система связанных и взаимодействующих друг с другом искусственных нейронов. В статье проведен анализ алгоритмов обучения нейронных сетей. Приведены последовательность действий при обучении этими алгоритмами, их достоинства и недостатки.
статья, добавлен 23.01.2021Создание систем управления сложными процессами на основе умений, извлекаемых у человека. Применение искусственных нейронных сетей в системе достижения и захвата предметов манипулятором антропоморфного робота. Функциональная схема автономного устройства.
статья, добавлен 18.01.2018Роль и назначение автоматизированных информационных систем в логистике, оценка их эффективности. Поддержка доставки мелкопартионных грузов в условии крупного города. Решение задачи маршрутизации с помощью Деловой карты, принципы ее использования.
дипломная работа, добавлен 31.07.2016Постановка проблемы автоматизированного обучения и контроля знаний. Изучение метода оценки знаний обучаемого с учетом времени, затраченного на решение данного задания с использованием математического аппарата, теории нечетких множеств и нечеткой логики.
статья, добавлен 23.10.2010Использование метода квадратичного назначения в задачах размещения. Порядок проектирования устройства управления вентиляторами компьютера через параллельный порт в системе автоматизированного проектирования DipTrace. Разработка топологии печатной платы.
курсовая работа, добавлен 06.11.2016Исследование применения классификации и анализа объектов на основе нейронных сетей в задачах распознавания объектов в видеопотоке. Разработка и реализация алгоритма обучения нейронных сетей для реализации механизмов классификации объектов в видеопотоке.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Процесс нечеткого логического вывода. Основные положения теории нечетких множеств. Обзор и анализ применяющихся в нечетких системах операций импликации, агрегирования и дефаззификации. Достоинства и недостатки нечетких моделей Мамдани и Такаги-Сугено.
автореферат, добавлен 28.03.2018Аналитический обзор нечетко-нейронных сетей, анализ методов обучения. Анализ программных комплексов для разработки систем прогнозирования. Разработка структурной схемы на базе нечетко-нейронных сетей, осуществление обучения разработанной системы.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Рассмотрение вопросов, связанных с решением задачи построения и обработки когнитивных структур на основе использования нейронных сетей. Организация специализированной модели, настроенной на решения поставленной задачи "Нейросетевая когнитивная модель".
статья, добавлен 23.08.2020Сущность транспортной задачи линейного программирования, которая получила в настоящее время широкое распространение в практическом применении на транспорте и в промышленности. Математическая постановка решения транспортной задачи методом потенциалов.
курсовая работа, добавлен 27.03.2011Общее понятие про транспортную задачу. Описание и анализ математической модели. Алгоритм метода потенциалов. Пример решения транспортной задачи методом Фогеля. Обоснование выбора инструментальных средств. Решение транспортной задачи в MS Excel и Delphi.
задача, добавлен 10.03.2012Изучение нейросетевых технологий с помощью симулятора нейронных сетей. Обзор существующих симуляторов нейронных сетей и оценка пригодности их использования в учебном процессе. Авторская разработка учебного нейросимулятора для использования его в ВУЗе.
статья, добавлен 26.04.2019История развития науки о искусственном интеллекте. Области применения исскуственного интеллекта. Некоторые сведения о мозге. Основные теории нейроподобных и нейтронных сетей. Нейроподобный элемент и нейроподобные сети. Классификация нейронных сетей.
реферат, добавлен 01.10.2009Общая постановка задачи, описание переменных, накладываемых на них ограничений, целевой функции. Составление плана перевозок. Рассмотрение способов доставки груза. Определение себестоимости перевозки. Решение задачи с применением программы MS Excel.
курсовая работа, добавлен 23.08.2014Анализ применения нейронных сетей для моделирования социальных или биологических систем с помощью программного пакета моделирования. Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей. Формулы для обучения методом наискорейшего спуска.
презентация, добавлен 03.12.2013Математическая модель задачи. Решение задачи принятия решений в условиях частичной неопределенности методом теории матричных игр. Применение симплекс-метода для решения транспортной задачи. Реализация в программной среде Matlab двойственной задачи.
контрольная работа, добавлен 06.11.2014Изучение основных видов функций принадлежности нечетких множеств. Способы построения и коррекции функций принадлежности в пакете программ MatLab. Состав и возможности инструментария нечеткой логики Fuzzy Logic Toolbox, входящего в пакет программ MatLab.
лабораторная работа, добавлен 25.08.2011Характеристика операций, выполняемых с нечеткими множествами при эквивалентности, включение и объединении нечетких множеств. Формульное выражение алгебраического произведения и суммы совокупности нечетких наборов чисел. Понятие нечетких алгоритмов.
лекция, добавлен 21.10.2013Исследование целевой функции в задачах обучения искусственных нейронных сетей. Сущность итерационного процесса корректировки весовых коэффициентов. Особенность зависимости ошибки учебы от количества эпох для гибридного метода и адаптивного алгоритма.
статья, добавлен 30.05.2017Описание базовых задач для нейронных сетей и исторически первых методов настройки сетей для их решения: классификация (персептрон Розенблатта); ассоциативная память (сети Хопфилда); восстановление пробелов в данных; кластер-анализ (сети Кохонена).
курсовая работа, добавлен 04.04.2009- 97. Нейронные сети
Понятие нейронных сетей, которые вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или автоматизации. Применение и возможности нейронных сетей. Аппроксимация функций по набору точек. Сжатие информации. Ассоциативная память.
реферат, добавлен 09.06.2016 Понятие, структура и основные компоненты нейронных сетей, применение множества простых процессоров для их построения. Варианты наиболее распространенных архитектур искусственных НС. Правило вычисления сигнала активности и их распространение в сети.
лекция, добавлен 28.08.2013Получение гибридной системы посредством применения технологий экспертных систем и искусственных нейронных сетей. Описание базы данных экспертной системы экологической безопасности гидросферы, создаваемой на основе предыдущих протестированных баз данных.
статья, добавлен 30.04.2018Обзор искусственных нейронных сетей, состоящих из множества взаимодействующих простых процессоров и представляющих собой устройства параллельных вычислений. Анализ структуры связей детали сетевой конструкции. Вычисления сигналов и значений нейронов.
лекция, добавлен 21.10.2013