Заключение. 
Разработка и исследование искусственной нейронной сети для управления динамическим объектом с переменными параметрами

В рамках данной дипломной работы разработана и исследована искусственная нейронная сеть, для адаптивной настройки регулятора, управляющего объектом с переменными параметрами.

Была выбрана сеть прямого распространения сигнала, обученная алгоритмом обратного распространения ошибки и активационной функцией гиперболического тангенса в первом скрытом слое и логистической функцией в выходном слое. Сеть была обучена на примере пар значений скорости снаряда, аэродинамического коэффициента и коэффициентов ПИД-регулятора.

Разработана программа в среде Matlab R2010b для реализации обучения нейронной сети и ее дальнейшего тестирования. Моделирование схем и сети производилось в программе Simulink 7. 6.

Алгоритм был протестирован с использованием неизвестных пар параметров скорости и аэродинамического коэффициента и показал хорошие результаты.

Список литературы

• 1. Xabier Basogain Olabe. Redes Neuronales Artificiales y sus Aplicaciones Formato Impreso: Publicaciones de la Escuela de Ingenieros, 1998 — 79 p.
• 2. Минский М., Пейперт С. Персептроны. М.: Мир, 1971 — 261 с.
• 3. Терехов В. А., Ефимов Д. В., Тюкин И. Ю. Нейросетевые системы управления: Учеб. Пособие для вузов — М.: Высш. шк. 2002. — 183 с.: ил.
• 4. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд., испр.: Пер. с англ. — М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2006. — 1104 с.
• 5. Дивеев А. И., Софронова Е. А. «Основы генетического программирования Учебно-методическое пособие» — М.: Изд-во РУДН, 2006;
• 6. Васенков Д. В. Методы обучения искусственных нейронных сетей // Компьютерные инструменты в образовании. — СПб.: Изд-во ЦПО «Информатизация образования», 2007, № 1, С. 20−29.
• 7. Круг П. Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры: Учебное пособие по курсу «Микропроцессоры». — М.: Издательство МЭИ, 2002. — 176 с.
• 8. Каллан, Р. Основные концепции нейронных сетей: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильямс» ', 2001;
• 9. Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. — М.: Горячая линия — Телеком, 2001. — С. 382.
• 10. Мочалов И. А. Искусственные нейронные сети в задачах управления и обработки информации Ч. 1 — М.: 2004. — 145 с.
• 11. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации — М.: Финансы и статистика, 2002. — 344 с.
• 12. Пупков К. А., Егупов Н. Д. «Методы классической и современной теории автоматического управления»: Учебник в 5-и тт.; 2-е изд., перераб. и доп.Т. 3: Синтез регуляторов систем автоматического управления / Под ред. К. А. Пупкова и Н. Д. Егупова. — М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004. — 616 с.; ил.
• 13. Портал искусственного интеллекта, 2009;2011. http://www.aiportal.ru/articles/neural-networks (Дата обращения: 23. 05.2013).