А. А. Жданов
Институт точной механики и вычислительной техники имени
С.А. Лебедева, Москва
Лаборатория автономного адаптивного управления (AAC Lab)
http://www.ipmce.ru
http://www.aac-lab.com
- 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
МЕТОД ФОРМИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ ОБРАЗОВ ДЛЯ СИСТЕМ АВТОНОМНОГО АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ презентация
Содержание
- 1. МЕТОД ФОРМИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ ОБРАЗОВ ДЛЯ СИСТЕМ АВТОНОМНОГО АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ
- 2. “Тело” объекта управления База
- 3. Память распознанных образов /12 Проблема –
- 4. /12 Метод формирования временных образов Преимущества
- 5. /12 Отбор формируемых образов с помощью рейтинг-функции
- 6. /12 Результаты работы алгоритма. Размер образа
- 7. /12 Зависимость количества сформированных образов для разных
- 8. /12 Выводы
- 9. /12 Спасибо за внимание! Мазур Юрий Александрович
- 10. /12 С Р Е Д
- 11. /12 Приложение 2. Робот и полигон.
- 12. /12 Приложение 3. Похожие методы Jeff Hawkins, 2004
“Тело” объекта управления База знаний Подсистема формирования и распознавания образов (ФРО) Подсистема принятия решений Подсистема формирования Базы знаний Подсистема эмоций Структура и функции «нервной системы» Автономного Адаптивного управления
Слайд 1МЕТОД ФОРМИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ ОБРАЗОВ ДЛЯ СИСТЕМ АВТОНОМНОГО АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ
Ю. А. Мазур,
Слайд 2
“Тело” объекта управления
База знаний
Подсистема формирования и распознавания образов (ФРО)
Подсистема принятия решений
Подсистема
формирования Базы знаний
Подсистема эмоций
Структура и функции «нервной системы» Автономного Адаптивного управления (ААУ)
“Нервная система”
Внешняя
среда
(показаны только основные связи)
/12
Память распознанных образов
Память сформированных образов
Слайд 3Память распознанных образов
/12
Проблема –
ограниченность памяти распознанных образов
Уровень 0
Уровень 1
Уровень 2
Удаление
Слайд 4/12
Метод формирования временных образов
Преимущества метода:
простота
универсальность
время t
Номер образа j*
уровня L0
новый образ
класса 1 уровня L1
новый образ класса 2 уровня L1
размер образа w
Слайд 5/12
Отбор формируемых образов с помощью рейтинг-функции
время t
Номер образа j уровня L0
время
t
Модуль эмоциональной оценки
0
MaxEmotion
Слайд 6/12
Результаты работы алгоритма.
Размер образа уровня L1 w=5.
Зависимость количества сформированных образов
для разных порогов от числа кругов, которые прошел объект управления. Параметр w=5. Масштаб по оси ординат логарифмический.
Слайд 7/12
Зависимость количества сформированных образов для разных порогов от числа кругов, которые
прошел объект управления. Параметр w=10. Масштаб по оси ординат логарифмический.
Результаты работы алгоритма.
Размер образа уровня L1 w=10.
Слайд 9/12
Спасибо за внимание!
Мазур Юрий Александрович
младший научный сотрудник,
«Институт точной механики и вычислительной
техники имени С.А. Лебедева»
http://www.ipmce.ru
http://www.aac-lab.cowww.aac-lab.com
yuamazur@ipmce.ru
http://www.ipmce.ru
http://www.aac-lab.cowww.aac-lab.com
yuamazur@ipmce.ru
Слайд 10/12
С Р Е Д А
Приложение 1. ААУ
Жданов А.А. Автономный искусственный интеллект.
Монография. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008.
