ПОСТРОЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ Е-СЕТЕВЫМ МАТЕМАТИЧЕСКИМ АППАРАТОМ
https://doi.org/10.34822/1999-7604-2020-4-28-32
Аннотация
Данная работа продолжает исследования авторов в области изучения Е-сетей, построения математических моделей сложных технических систем с адаптивной структурно-параметрической конфигурацией. В статье представлен Е-сетевой подход к построению искусственных нейронных сетей с использованием процедуры реконфигурации топологии моделируемой сети. Такой подход позволяет представить модель искусственной нейронной сети в более компактной форме и решить задачу ее сопряжения с другими компонентами модели. Полученная Е-сетевая математическая модель искусственной нейронной сети позволяет решить большое количество задач, в том числе идентифицировать поведение человека-оператора (группы операторов) в автоматизированных системах управления технологическими процессами.
Об авторах
М. Я. Брагинский
Сургутский государственный университет, Сургут, Россия
Россия
E-mail: mick17@mail.ru
Россия
E-mail: mick17@mail.ru
Д. В. Тараканов
Сургутский государственный университет, Сургут, Россия
Россия
Россия
Список литературы
1. .1. Маршаков Д. В., Фатхи Д. В. Модель аппаратной реализации искусственного нейрона на основе цветных временных сетей Петри // Информац. технологии. 2011. № 3 (57). С. 201–209.
2. Pop A., Blaga F. S., Ursu M. P., Bungău C., Hule V. Modeling a Manufacturing System by Using XML – Petri Nets Technology // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. 2020. Vol. 916. DOI 10.1088/1757-899X/916/1/012089.
3. Gilbert D., Heiner M., Ghanbar L., Chodak J. Spatial Quorum Sensing Modelling Using Coloured Hybrid Petri Nets and Simulative Model Checking // BMC Bioinformatics. 2019. Vol. 20. DOI 10.1186/s12859-019-2690-z.
4. Liu F., Heiner M., Gilbert D. Coloured Petri Nets for Multilevel, Multiscale and Multidimensional Modelling of Biological Systems // Briefings in Bioinformatics. 2019. Vol. 20, Iss. 3. Р. 877–886.
5. Харахинов В. А., Сосинская С. С. Использование сетей Петри при проектировании архитектуры программного продукта для анализа данных с помощью нейронных сетей // Науч. вестн. НГТУ. 2018. Т. 73, № 4. С. 91–100.
6. Song T., Rodriguez-Paton A., Zheng P., Zeng X. Spiking Neural P Systems with Colored Spikes // IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems. 2018. Vol. 10, Iss. 4. 2018. P. 1106–1115.
7. Saren S. K., Blaga F., Vesselenyi T. Implementation of Fuzzy System Using Hierarchical Colored Petri Nets to Model Flexible Manufacturing Cell // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. 2018. DOI 10.1088/1757-899X/400/4/042050.
8. Tristono T., Cahyono S. D., Sutomo В., Utomo P. Investigate the Complexity of the Control System of the Norwegian Traffic Light Using Petri Net Model // IOP Conf. Series: Journal of Physics. 2019. DOI 10.1088/1742-6596/1211/1/012022.
9. Tarakanov D., Tsapko I., Tsapko S., Buldygin R. Principles of E-network Modelling of Heterogeneous Systems // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2016. Vol. 124 (1).
10. Брагинский М. Я., Тараканов Д. В. Концепция построения аналитико-имитационных моделей человеко-машинных систем управления с помощью Е-сетей // Вестник кибернетики. 2020. № 2. C. 50–57.
11. Романников Д. О. О преобразовании сети Петри в нейронную сеть // Современ. информац. технологии. Сб. науч. тр. НГТУ. 2016. № 4 (86). С. 98–103.
12. Цапко Г. П., Цапко С. Г., Тараканов Д. В. Современные компьютерные тренажеры: математические методы моделирования и эмуляции параллельных взаимодействующих процессов. Томск : В-спектр, 2012. 192 с.
13. Соловьев А. М., Семенов М. Е. Искусственная нейронная сеть с гистерезисной функцией активации: стабилизация неустойчивых объектов // Теория и техника радиосвязи. 2016. № 3. С. 11–19.
14. Скуратовский Н. И., Темляков А. Ю., Алѐхин М. Д. Системный анализ градиентных алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей прямого распространения в задачах распознавания // Системный анализ в медицине (САМ-2014) : материалы VIII Междунар. науч. конф. Благовещенск : Дальневосточный научный центр физиологии и патологии дыхания, 2014. С. 23–26.
Рецензия
Для цитирования:
Брагинский М.Я., Тараканов Д.В. ПОСТРОЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ Е-СЕТЕВЫМ МАТЕМАТИЧЕСКИМ АППАРАТОМ. Вестник кибернетики. 2020;(4 (40)):28-32. https://doi.org/10.34822/1999-7604-2020-4-28-32
For citation:
Braginsky M.Yu., Tarakanov D.V. CONSTRUCTION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS USING E-NETWORK MATHEMATICAL APPARATUS. Proceedings in Cybernetics. 2020;(4 (40)):28-32. (In Russ.) https://doi.org/10.34822/1999-7604-2020-4-28-32
Просмотров:
286
Послать статью по эл. почте 