Использование искусственных нейронных сетей Элмана для системного анализа технологий
Для создания сети Элмана в системе Matlab 7.3 предназначена команда newelm. Общее описание нейронной сети Элмана в программном комплексе Matlab 7.3 выглядит следующим образом:
net = newelm(PR, [S1, S2, …, SN], {TF1, TF2, …, TFN}, BTF, BLF, PF),
где PR – массив минимальных и максимальных значений для векторов входа;
TF1, TF2, …, TFN – функции активации для каждого слоя;
S 1 — скрытый или рекуррентный слой;
S2 — выходной слой.
Пример: запись нейронной сети, состоящей из 4-х слоев будет выглядеть следующим образом:
net = newelm ([],{s1, s2, …s4}),
и называется четырехслойной нейронной сетью Элмана.
Существуют следующие 12 функций активации нейронов в различных искусственных нейронных сетях, в данном случае используют:
1. compet – конкурирующая функция активации;
2. hardlim – ступенчатая функция активации;
3. hardlims – ступенчатая симметричная функция активации;
4. logsig – сигмоидная (логистическая) функция активации;
5. poslin – положительная линейная функция активации;
6. purelin – линейная функция активации;
7. radbas – радиальная базисная функция активации;
8. satlin – насыщающаяся линейная функция активации;
9. satlins – симметричная насыщающаяся линейная функция активации;
10. softmax – функция активации, уменьшающая диапазон входных значений;
11. tansig – функция активации гиперболический тангенс (рис.7);
12. tribas – треугольная функция активации (рис.7).
Графики функций активаций нейронов для исследования работы нейронных сетей
|
|
|
Рис.4.2 Радиальная базисная функция активации
Рис.4.3 Сигмоидальная (логистическая) функция активации
Рис.4.4 Ступенчатая функция активации
Рис.4.5 Положительная линейная функция активации
Рис.4.6 Насыщающая линейная функция активации
Рис.4.7 Треугольная функция активации
Рис.4.8 Ввод функций активации
Рис.4.9 График обучения нейронной сети Элмана
Рис.4.10 Расчет функции активации
Рис.4.11 Результат работы нейронной сети Элмана по расчету среднего значения скорости самолетов-истребителей вертикального взлета и посадки. Преобразование результатов работы нейронной сети Элмана в целочисленный вид
Рис.4.12 Замена функции активации
Рис.4.13 График обучения нейронной сети Элмана (измененный)
Решение задачи поиска средней скорости самолетов-истребителей с помощью рекуррентной нейронной сети Элмана
Заключение
В работе были исследование высокие и критические технологии, которые имеют значение для развития не только инновационной экономики, обороны страны или безопасности государства, но и для повышения конкурентоспособности, качества и технического уровня продукции. По этой причине перечни важнейших «критических» технологий определены не только на федеральном уровне, но также и на региональном уровнях управления промышленностью, и в отраслях промышленного производства.
|
|
|
В работе была разработана в системе КОМПАС компоновка РТК, состоящая из токарных станков- 5 шт., сверлильных станков- 4 шт., погрузочного стола- 1 шт., промышленного робота- 1 шт., представленная на рис 3.1.
Кроме того, в работе изучены различные методы оптимизации технологических процессов, в том числе с использованием искусственных нейронных сетей. В ходе работы построены графики функций активации нейронных сетей по следующим функциям: radbas, logsig, hardlim, poslin, satin, tribas. Решена задача поиска средней скорости самолетов-истребителей с помощью рекуррентной нейронной сети Элмана, она составила –1410 км/ч.
При замене функции активации softmax на logsig график не изменился, но уменьшилось количество циклов.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Баргатинов В.А. Крылья России: Полная иллюстрированная энциклопедия. – М.: Эксмо, 2007. -1072 с.
2. Методические рекомендации «Лабораторный практикум по дисциплине «Технологическая инноватика» / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т Сост.: С.Г. Селиванов, С.Н.Поезжалова – Уфа, 2008. – 73 с.
|
|
|
3. Работы ведущих авиадвигателестроительных компаний по созданию перспективных двигателей/под ред. В.А.Скибина и В.И.Солонина. –М.:ЦИАМ. 2004.-424с.
4. Селиванов С. Г., Гузаиров М. Б., Кутин А. А. Инноватика. Учебник для вузов. 2-е изд. М. : Машиностроение, 2008. 721 с.
5. Селиванов С. Г., Поезжалова С. Н. Автоматизированная система научных исследований высоких и критических технологий авиадвигателестроения // Вестник УГАТУ. 2009. т.13, №1 (34). С. 112–120.
6. Селиванов С. Г., Поезжалова С. Н. Сопоставительный анализ инновационных закономерностей развития авиационных двигателей // Вестник УГАТУ. 2010. т.14, №3 (38). С. 72–83.
7. Управление инновационными проектами: Учебное пособие / Под ред. В.Л.Попова.- М.: ИНФА-М, 2007.336 с.
[1] Названный Указ определил решение следующих приоритетных задач:
- модернизации и инновационного развития экономики;
- развития национальной инновационной системы в соответствии со Стратегией инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года, а также формирование системы технологического прогнозирования, ориентированной на обеспечение перспективных потребностей обрабатывающего сектора экономики, с учётом развития ключевых производственных технологий;
|
|
|
- создание и модернизацию 25 млн. высокопроизводительных рабочих мест к 2020 году;
- увеличение объема инвестиций к 2015 году;
- увеличение доли продукции высокотехнологичных и наукоёмких отраслей к 2018 году в 1,3 раза;
- увеличение производительности труда к 2018 году в 1,5 раза;
- утверждение государственной программы «Развитие науки и технологий»;
- утверждение до 1 января 2013 г. государственных программ Российской Федерации, включая такие, как «Развитие промышленности и повышение её конкурентоспособности», «Развитие авиационной промышленности», увязку указанных программ и отраслевых стратегий с формируемыми приоритетными технологическими платформами и пилотными проектами инновационных территориальных кластеров.
Как видно из приведенного перечня задач развития промышленности для достижения поставленных целей и повышения конкурентоспособности предприятий отечественного машиностроения необходимо масштабное внедрение инноваций.
[2] Гражданский кодекс РФ от 18.12.2006 №230-Ф3, часть 4
[3] Федеральный закон о передаче прав на единые технологии от 22 декабря 2008 года
[4] Единая система технологической документации. Справочное пособие/ Б.С. Мендриков. М.: изд. стандартов, 1992
[5] в том числе нового или усовершенствованного сырья или материалов, новой или усовершенствованной услуги, нового или усовершенствованного технологического процесса, предназначенных для практического применения
[6]Учреждения академий наук, научно-исследовательские институты, специальные конструкторско-технологические бюро, опытно-конструкторские бюро, государственные научно-производственные предприятия.
[7] Временные творческие коллективы, рисковые (венчурные) подразделения предприятий или венчурные компании, инкубаторы бизнеса.
[8]Технопарки, инженерные (инновационно-технологические) центры при университетах, центры нововведений, университетско-промышленные центры.
[9] Технополисы, центры промышленных технологий.
[10] Научно-производственные объединения, совместные предприятия, консорциумы, альянсы (ассоциации), союзы, в том числе финансово-промышленные группы, холдинги и другие объединения предприятий.
[11] stealth – скрытность
[12] Short Take-Off Vertical Landing
[13] Баргатинов В.А. Крылья России: Полная иллюстрированная энциклопедия. – М.: Эксмо, 2007. -1072 с.
[14] Анфёров, М.А., Селиванов, С.Г. Структурная оптимизация технологических процессов в машиностроении. – Уфа: Гилем, 1996. – 185 с.
[15] Селиванов С. Г., Гузаиров М. Б., Кутин А. А. Инноватика. Учебник для вузов. 2-е изд. М. : Машиностроение, 2008. 721 с.
Дата добавления: 2019-02-13; просмотров: 218; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!