НЕЙРОСЕТЕВАЯ ДИНАМИЧЕСКАЯ ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА С ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКОЙ ИНФОРМАЦИИ
Целью исследования является разработка новых методов и алгоритмов обработки измерительной информации на основе восстановления последовательности дискретных значений динамически искаженного входного сигнала первичного измерительного преобразователя по имеющейся последовательности дискретных значений выходного сигнала и значениям о параметров передаточной функции датчика с использованием нейросетевых технологий.
Последовательный подход к синтезу нейросетевой динамической измерительной системы заключается в формировании желаемого вида передаточной функции модели датчика и восстановлении дискретных значений входного сигнала скорректированной модели на основе некоторого количества последовательно соединенных идентичных нейросетевых измерительных систем первого порядка, аппроксимирующих инверсную передаточную функцию апериодического звена.
Формирование желаемого вида передаточной функции модели датчика осуществляется на основе преобразования измеренного выходного сигнала датчика с помощью корректирующего фильтра. Передаточная функция корректирующего фильтра представляет собой физически нереализуемую инвертированную передаточную функцию датчика со степенью числителя большей, чем степень знаменателя, дополненную до физически реализуемого оператора необходимым количеством идентичных апериодических звеньев, равным разности степеней знаменателя и числителя передаточной функции датчика.
Тогда указанная задача восстановления последовательности дискретных значений входного сигнала датчика сводится к аналогичной задаче восстановления, но при желаемом виде передаточной функции модели датчика. Поскольку желаемая передаточная функция модели датчика представляет собой последовательное соединение идентичных апериодических звеньев, то аппроксимацию инверсной по отношению к ней передаточной функции можно осуществить на основе аналогичной структуры нейросетевой измерительной системы, состоящей из последовательно соединенных идентичных нейросетевых измерительных систем первого порядка, аппроксимирующих инверсную передаточную функцию апериодического звена.
Нейросетевая динамическая измерительная система первого порядка представляет собой двухслойную нейронную сеть, состоящую из двух последовательно соединенных нейронов, охваченных рекуррентной обратной связью. При этом входной нейрон имеет нелинейную функцию активации (функцию гиперболического тангенса), а выходной - линейную функцию активации. Структура данной сети, относящейся к классу сигмоидных многослойных нейронных сетей, обладающих универсальными аппроксимирующими свойствами, отражает структуру обратной зависимости между выходом и входом апериодического звена в дискретной форме.
ПроцеДypa обучения нейросетевой измерительной системы первого порядка известна как процеДypa «инверсного обучения». При этом, в качестве выходной целевой последовательности может быть использована последовательность, составленная из дискретных значений переходной хаpaктеристики апериодического звена, а в качестве входной обучающей - последовательность, составленная из дискретных значений реакции апериодического звена на свою переходную хаpaктеристику.
Таким образом, структура нейросетевой динамической измерительной системы, аппроксимирующей инверсную передаточную функцию датчика произвольного порядка основывается на структуре нейросетевой измерительной системы первого порядка, аппроксимирующей инверсную передаточную функцию апериодического звена. При этом сохраняется минимальное число настраиваемых параметров, определяющих динамику нейросетевой измерительной системы. Следовательно, хаpaктеристики длительности и устойчивости процесса обучения, потенциально могут иметь более высокие значения при одинаковой погрешности восстановления, чем при использовании структуры нейросетевой измерительной системы, аппроксимирующей инверсную передаточную функцию датчика произвольного порядка, построенной на основе единой рекуррентной многослойной нейронной сети с большим, чем в описанной структуре, количеством настраиваемых параметров.
Статья в формате PDF
111 KB...
12 04 2026 11:48:26
Статья в формате PDF
119 KB...
07 04 2026 0:18:27
Статья в формате PDF
245 KB...
06 04 2026 22:55:27
Предложены принципы подбора целевых пород, рекомендуемых для выращивания при рекультивации земель в условиях Олюторского района Камчатского края.
...
05 04 2026 11:38:53
Статья в формате PDF
280 KB...
04 04 2026 14:13:44
В статье предлагается тpaктовка ресурсного потенциала сельского хозяйства региона. Представлена авторская методика построения интегрального индикатора, позволяющего судить об уровне развития ресурсного потенциала аграрной сферы региона. Дана оценка ресурсного потенциала аграрной сферы регионов Юга России.
...
03 04 2026 8:23:26
Статья в формате PDF
112 KB...
02 04 2026 4:59:21
Статья в формате PDF
119 KB...
29 03 2026 7:22:49
Статья в формате PDF
103 KB...
28 03 2026 12:31:43
Статья в формате PDF
101 KB...
27 03 2026 11:35:25
Статья в формате PDF
110 KB...
26 03 2026 15:45:51
Статья в формате PDF
229 KB...
25 03 2026 10:55:57
Цель статьи — выявление закономерностей влияния топографических и почвенных условий прирусловых территорий на прострaнcтвенную структуру видового состава трав и продуктивность пойменных лугов.
...
24 03 2026 20:40:53
Статья в формате PDF
276 KB...
23 03 2026 4:31:37
Статья в формате PDF
103 KB...
22 03 2026 11:25:22
Статья в формате PDF
119 KB...
21 03 2026 6:18:12
В этой статье рассматриваются вопросы применения инновационных технологии формирования навыков здорового образа жизни учащихся сельских школ во внеурочное время.
...
19 03 2026 17:14:31
Статья в формате PDF
361 KB...
18 03 2026 6:21:32
Статья в формате PDF
263 KB...
17 03 2026 2:29:17
Статья в формате PDF
311 KB...
15 03 2026 21:22:24
Статья в формате PDF
312 KB...
13 03 2026 4:59:40
Статья в формате PDF
261 KB...
12 03 2026 8:55:29
Статья в формате PDF
104 KB...
11 03 2026 16:17:33
Статья в формате PDF
196 KB...
10 03 2026 21:18:21
Статья в формате PDF
311 KB...
09 03 2026 6:48:53
Статья в формате PDF
102 KB...
08 03 2026 13:50:52
Статья в формате PDF
97 KB...
07 03 2026 4:22:34
Статья в формате PDF
194 KB...
06 03 2026 7:34:44
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
