«Автономного адаптивного управления»
Институт Системного Программирования РАН, Москва
http://www.aac-lab.com
Докладчик: А. Н. Чернодуб
Москва, 2006
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Программный инструмент 4GN для разработки интеллектуальных систем на основе бионического метода Автономного адаптивного управления презентация
Содержание
- 1. Программный инструмент 4GN для разработки интеллектуальных систем на основе бионического метода Автономного адаптивного управления
- 2. Метод Автономного Адаптивного Управления (ААУ) Cлайд 1/11
- 3. Задачи решаемые системой ААУ автоматическая классификация распознавание
- 4. Особенности метода ААУ Совмещение в одном процессе
- 5. Внешний вид Designer 4GN Cлайд 4/11
- 6. Основные компоненты 4GN библиотека готовых модулей систем
- 7. Возможности системы визуализации отображение зависимости значения одной
- 8. Программно-физическая модель адаптивного автопилота для ЛА: постановка задачи Cлайд 7/11
- 9. Стенд для моделирования эксперимента Cлайд 8/11
- 10. Реализация адаптивного автопилота для ЛА на 4GN Cлайд 9/11
- 11. Другие приложения, построенные при помощи Designer 4GN
- 12. Особенности 4GN гибкий визуальный дизайн управляющих систем
- 13. Список литературы Жданов А. А., Метод автономного
Слайд 1А.А. ЖДАНОВ, М.В. КАРАВАЕВ, А.Н. ЧЕРНОДУБ
Программный инструмент 4GN для разработки интеллектуальных
систем на основе бионического метода
«Автономного адаптивного управления»
«Автономного адаптивного управления»
Слайд 3Задачи решаемые системой ААУ
автоматическая классификация
распознавание образов
исследование функциональных свойств заданного объекта управления
и среды
приобретение знаний о свойствах заданного объекта
сохранение эмпирической информации в базе знаний
вывод новых знаний из старых,
качественная оценка знаний (моделирование «эмоций»),
принятие решений
cовмещение различных технологий ИИ в одной системе
поддержка моделирования реального времени
приобретение знаний о свойствах заданного объекта
сохранение эмпирической информации в базе знаний
вывод новых знаний из старых,
качественная оценка знаний (моделирование «эмоций»),
принятие решений
cовмещение различных технологий ИИ в одной системе
поддержка моделирования реального времени
Cлайд 2/11
Слайд 4Особенности метода ААУ
Совмещение в одном процессе обучения и управления
Адаптация к
изменяющимся свойствам объекта управления и среды и способность системы управления приспосабливаться к потенциально меняющимся свойствам объекта управления
Не требуется разработка точной математической модели объекта управления и среды
Большая независимость системы управления от свойств объекта управления
Не требуется разработка точной математической модели объекта управления и среды
Большая независимость системы управления от свойств объекта управления
Cлайд 3/11
Слайд 6Основные компоненты 4GN
библиотека готовых модулей систем управления
визуальный дизайнер для сборки блоков
редактор
сетевых структур (нейросетей и нечётких правил)
редактор модулей на языке C#
расширяемая система визуализации компоненты для связи с другим ПО (OLE DB, Math Lab) и Hardware
редактор модулей на языке C#
расширяемая система визуализации компоненты для связи с другим ПО (OLE DB, Math Lab) и Hardware
Cлайд 5/11
Слайд 7Возможности системы визуализации
отображение зависимости значения одной переменной от времени;
значения двух переменных
(фазовая плоскость);
зависимость набора значений бинарных переменных от времени;
визуализация двумерного массива (часто в таком виде представляется база знаний систем ААУ);
визуализация сети из базовых нейроноподобных элементов;
зависимость набора значений бинарных переменных от времени;
визуализация двумерного массива (часто в таком виде представляется база знаний систем ААУ);
визуализация сети из базовых нейроноподобных элементов;
Cлайд 6/11
Слайд 11Другие приложения, построенные
при помощи Designer 4GN
Система стабилизации углового движения автоматического космического
аппарата «Спектр-РГ»
Система управления активной подвеской автомобиля AdCAS
Мобильный робот Gnome8 (с использованием среды Player/Stage)
Система управления активной подвеской автомобиля AdCAS
Мобильный робот Gnome8 (с использованием среды Player/Stage)
Cлайд 10/11
Слайд 12Особенности 4GN
гибкий визуальный дизайн управляющих систем
возможность совмещать несколько технологий ИИ в
одной системе
возможность разработки нейронных сетей на низком уровне (уровень межэлементных соединений и свойств отдельных элементов)
гибкость: легкость изменения существующих функций
растяжимость: легкость добавления новых функций
многочисленные средства визуализации в режиме реального времени
интеграция со сторонним программным обеспечением (например, MathLab, Player/Stage и т.д.)
интеграция с существующими источниками данных (OLE DB);
возможность разработки нейронных сетей на низком уровне (уровень межэлементных соединений и свойств отдельных элементов)
гибкость: легкость изменения существующих функций
растяжимость: легкость добавления новых функций
многочисленные средства визуализации в режиме реального времени
интеграция со сторонним программным обеспечением (например, MathLab, Player/Stage и т.д.)
интеграция с существующими источниками данных (OLE DB);
Cлайд 11/11
Слайд 13Список литературы
Жданов А. А., Метод автономного адаптивного управления // Известия Академии
Наук. Теория и системы управления, 1999, № 5, с. 127-134.
2. Жданов А.А., Устюжанин А.Е., Караваев М.В. Нейросетевой самообучаемый метод адаптивного управления динамическими объектами: Материалы XXIX Академических чтений по космонавтике, 2005 год. М.: 2005. с. 93.
3. Жданов А.А. Земских Л.В. Беляев Б.Б. Система стабилизации углового движения космического аппарата на основе нейроноподобной системы автономного адаптивного управления: Космические Исследования, 2004, т. 42, N3, М.: 2004. С. 1-15.
4. http://www.aac-lab.com/
2. Жданов А.А., Устюжанин А.Е., Караваев М.В. Нейросетевой самообучаемый метод адаптивного управления динамическими объектами: Материалы XXIX Академических чтений по космонавтике, 2005 год. М.: 2005. с. 93.
3. Жданов А.А. Земских Л.В. Беляев Б.Б. Система стабилизации углового движения космического аппарата на основе нейроноподобной системы автономного адаптивного управления: Космические Исследования, 2004, т. 42, N3, М.: 2004. С. 1-15.
4. http://www.aac-lab.com/
