Инструментальные средства разработки интеллектуальной системы моделирования процесса распределения потоков транспорта на перекрестке
Диссертация
Как правило, большинство простоев транспорта происходит в пробках перед перекрестками или в результате дорожно-транспортных происшествий. ДТП являются относительно редкими событиями по сравнению с частотой переключения сигналов светофора. С точки зрения эффективности наиболее целесообразной выглядит разработка системы управления светофором, обеспечивающей наилучшее распределение потоков… Читать ещё >
Список литературы
- http://www.db2mag.com/9701 eds2. htm
- Анил К. Джейн. Введение в искусственные нейронные сети. Пер. с англ.: Artificial neural networks: А tutorial. Computer, Vol.29, No.3, March, 1996, pp.31−44.
- Бажин Д.Н. Моделирующий стенд для системы управления потоком транспорта на основе нечеткой логики. Тез. докл. на XXVI Гагаринских чтениях, Москва, 1999. С.23−24.
- Бажин Д.Н. Моделирующий стенд для управления транспортными потоками // Принятие решений в условиях неопределенности: Межвуз. науч. сб., Уфа: Уфимск. авиац. техн. ун-т, 2000. С.21−27.
- Бажин Д.Н. О формировании набора лингвистических переменных для системы управления дорожным движением на основе нечеткой логики // Принятие решений в условиях неопределенности: Межвуз. науч. сб., Уфа: Уфимск. авиац. техн. ун-т, 2001. С, 28−32.
- Бажин Д.Н. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ «Моделирующий стенд для системы управления потоком транспорта на основе нейронной сети» № 2 001 611 193 от 13.09.2001г. Роспатент, Москва, 2001.
- Бажин Д.Н. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ «Моделирующий стенд для системы управления потоком транспорта на основе нечеткой логики» № 2 001 610 837 от 05.07.2001г. Роспатент, Москва, 2001.
- Батищев Д.И., Исаев CA. Оптимизация многоэкстремальных функций с помощью генетических алгоритмов / Межвузовский сборник научных трудов «Высокие технологии в технике, медицине и образовании», Воронеж, ВГТУ, 1997, с. 4−17.
- Батищев Д.И., Исаев CA., Ремер E.K. Эволюционно-генетический подход к решению задач невыпуклой оптимизации / Межвузовский сборник научных трудов «Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах», Воронеж, ВГТУ, 1998 г, стр.20−28.
- Борисов Ю., Кашкаров В., Сорокин С. Нейросетевые методы обработки информации и средства их программно-аппаратной поддержки, http ://www.hamovniki .net/~alchemist/NN/DATA/nn 16 .htm.
- Букаев Т.И., Бублик Н. Д., Горбатков CA. Модернизация системы налогового контроля на основе нейросетевых информационных технологий. М.: Наука, 2001 341с.
- БукатоваИ.Л. Когнитивный эволюционный компьютер // Нейрокомпьютер № 3,4 1997 С.35−48
- Васильева Е.М. Нелинейные транспортные задачи на сетях. М.: Финансы и Статистика, 1981 104с.
- Васильев В.И., Ильясов Б. Г. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики: Учеб. пособие. Уфа: УГАТУ, 1995 -80с.
- Васильев Г. П. Программное обеспечение неоднородных распределенных систем: Анализ и реализация /Г.П.Васильев, В. Е. Горский, В. И. Шяудкулис, Н. М. Саух.- М.: Финансы и статистика, 1986.- 1986.-160 с.
- Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. Т. Учеб. пособие для вузов / Общая ред. А. И. Галушкина. М.: ИПРЖ, 2000. — 416с.
- Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: СП Параграф, 1990.
- Горбань А.Н., Россиев Д. А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука. Сиб. изд. фирма РАН, 1996. — 276с.
- Дорогов А.Ю., Алексеев A.A. Структурные модели быстрых нейронных сетей. В сб. «Интеллектуальные системы» / Труды П-го Международного симпозиума, под ред. К. А. Пупкова, т.2 М.: Изд-во ПАИМС, 1996.-С.138−143
- Дуглас Б. Ленат. Искусственный интеллект, http://www.liamovniki.net/ ~alchemist/NN/ii/ii9.htm
- Жуков A.B. Изучаем Delphi. СПб: Издательский дом «Питер», 2001 г. -352с.
- Ильясов Б.Г. Управление динамическими системами в условиях неопределенности. Под ред. С. Т. Кусимова. Уфа: УГАТУ, 1998 426с.
- Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей: Учебное пособие. /В.И.Васильев, Б. Г. Ильясов, С. С. Валеев, С. В. Жернаков. Уфа: УГАТУ, 1997 92с.
- Исаев C A. Разработка и исследование генетических алгоритмов для принятия решений на основе многокритериальных нелинейных моделей. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Н. Новгород, 2000.
- Кардаш Д.И., Фрид А. И. Обучение нейронных сетей в реальном масштабе времени с реконфигурацией топологии// Информационные технологии. М.: Машиностроение, 1999, № 4. С. 26−30.
- Карпов Б.И., Карпов Б.И. Delphi: Специальный справочник. СПб: Издательский дом «Питер», 2001 г. 688с.
- Компания «Нейропроект», нейросетевая динамическая библиотека, http ://www.neuroproj ect.ru/nwindo ws .htm
- Короткий С. Нейронные сети: алгоритм обратного распространения. -8с.
- Короткий С. Нейронные сети: обучение без учителя. 6с.
- Короткий С. Нейронные сети: основные положения. 7с.
- Кэнту М. Delphi 5 для профессионалов. СПб: Издательский дом «Питер», 2001 г. 944с.
- Лаборатория BaseGroup. Нейросетевой волшебник. http: //www.basegroup.ru/ art/nnw-descr. htm
- Мишель Дж., Тэйлор Д., Джентри Т. Переход на КуИх для Delphi-программистов. СПб: Издательский дом «Питер», 2001 г. 304с.
- Многослойная нейронная сеть и алгоритм обратного распространения ошибки. http://www.91.rLi/Education/Books/Neural Net/Neural Теогу/ BPMODEL. HTM
- Нейроинформатика / А. Н. Горбань, В.Л.Дудин-Барковский, А. Н. Кирдин, и др. Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998. — 296с.
- Нейронная сеть: генетический алгоритм обучения, http://www.91.ru/ Education/Books/Neural Net/Neural Teory/GENETIC.HTM
- Обнаружение фальсификаций в области здравоохранения, http ://www.fcw-civic .com/pubs/may/solutiontx.htm
- Обпцие вопросы функционирования нейронных сетей. http://www.91.ru/ Education/Books/Neural Net/Neural Teory/common.htm
- Основные парадигмы нейронных сетей. http://www.91.ru/Education/ Books/Neural Net/Neural Teory/paradigm.htm
- Правила дорожного движения Российской Федерации.
- Роберт Х.Н. Нейрокомпьютинг: история, состояние, перспективы // Открытые системы № 4 5 1998 http://www.osp.ru/os/1998/04/02.htm
- Свами М., Тхуласираман К. Графы, сети и алгоритмы: Пер. с англ.- М.: Мир, 1984.- 455 с.
- Свиридов Ю. Тюкачев H.A. Delphi 5: Создание мультимедийных приложений. Учебный курс. СПб: Издательский дом «Питер», 2001 г. -400с.
- Сравнительный анализ алгоритмов обучения нейронных сетей. http://www.91.ru/Education/Books/Neural Net/Neural Теогу/СОМР АБШ2. HTM
- Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. М.: Финансы и статистика, 1990.
- Терехов В.А. Динамические алгоритмы обучения многослойных нейронных сетей в системах управления.//Теория и системы управления. М.: Наука, 1996, № 3. С. 70−79.
- Топология нейронных сетей. Материалы фирмы СОФТ-ЭКСПЕРТ. // http ://www. vsau.ru/~softexpert/info2 .htm
- Тютерев B.B. Определение эффективного размера нейронной сети в процессе обучения методом динамического наращивания узлов.
- Уэйн Дж. Линейные и нелинейные волны. М.: 1979 506с.
- Четвериков В.П., Баканович Э. А. Стохастические вычислительные устройства систем моделирования. М.: Машиностроение, 1989.- 272 с.
- Что такое нейронные сети, их обучение и использование. http://www.91.ru/Education/Books/Neural Net/Neural Teory/intro.htm
- ШахновВ.А., Власов А. И., Кузнецов A.C., Поляков Ю. А. Нейрокомпьютеры архитектура и реализация // http://iu4.bmstu.ru/
- Шумский С.А. Нейросетевые агенты в Интернете //"Компьютерра" компьютерный еженедельник 8 февраля 2000 № 4 333.- 20−25 С.
- Якушев Д.Ж. Нейронные сети в задачах управления движением. Зарубежная радиоэлектроника, № 1, 1999 г. С.58−64.
- ЗМ Intelligent Transportation System. http://www.3m.com.m/market/trans/ its/prodinfo.jhtml
- Bazhin D.N., Shakhmametova G.R. Fuzzy Logic Expert System for Traffic Manager // Proceeding of the 2"A International Workshop on Computer Science and Information Technologies. Ufa, Russia, Sept. 18−23, 2000. Vol.2. -S.110−112.
- Bazhin D.N., Shakhmametova G.R. Using a Neural Network for Traffic Flow Control // Proceeding of the 3''a International Workshop on Computer Science and Information Technologies. Ufa, Russia, Sept.21 -26 2001.
- Barnard C.J., Shaw I.S. Adaptive Control of a Traffic Intersection by Means of a Neural Network. Hal way House, SA.
- Delphi 5 Component’s Guide. Inprise Corporation, 1999.
- Delphi 5 Developer’s Guide. Inprise Corporation, 1999
- Dorogov AJu., Aleksejev A.A. Topological Models of Fast Neuf4* л / International Conference on Informatic and Control (IC&C'9A) 13,1997, St. Petersburg, Russia. pp. 648−649. Ai,
- Final FHWA Ruling on Trailer Conspicuity. http://www.3m.coiiA' trans/tcm/wn/framset.html
- Findler N.V., Surender S. Catrava On-line DecisiAA Qoi)^ Permitted/Protected Left-hand Turns in Distributed Traffic Si0AAA Elsevier Science, 1997. r’oiAAAA
- Findler N.V., Surender S., Ziya Ma. Catrava, Distributed IntelliAAof Street and Highway Ramp Traffic Signals, Elsevier Science, 1 aa’a AestioiA 16) Gilmore J., Abe N. A Neural Networks System for Traffic1. Forecasting. AAAAAAAAAAA
- Goldstonet J.S., Myers C.E. Traffic Monitoring with Wisard ana Logic Nodes. Elsevier Science, 1991r.
- HNC Software, http://www.hnc.com/
- Hyper Logic Corporation, http://www.hyperlogic.com /toлллллллlit A
- Jadrankg J. Jo vie. Application ofNeural Networks to Modal S p *
- Yugoslav Journal of Operation Research, 1997, No. 11. <)f AeAAA
- Jones A.J. Genetic algorithms and their applications to the networks //Neural computing and applications, v. l, no. 1, 1993'
- Mfiff&M ADO 26HDpKFi lL. Training feedforward neural AattAAAAgenetic algorithms. Preprint, BBN Systems and TechnologieA Mass., 1989.
- Neural Innovation, http://www.neural.co.uk/
- Neural Network FAQ. flp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html InstitxiA®
- Neural Network Group at Lebedev PhyS-A http://canopus.lpi.msk.su/neurolab/87. news://comp.ai.neural-nets/123
- Opticom Priority Control System. littp://products.3m.com/usenglish/safety/ itssafety. jhtml
- Park S.J., Yang J.S. A Hierarchical Neural Network Approach to Intelligent Traffic Control, IEEE, 1994.
- Pong’s Home Page, http://www.cbu.edu/~pong/
- Radcliffe N.J. Genetic set recombination and its application to neural network topology optimization networks // Neural computing and applications, v. l, no. 1, 1993.
- Syal M.Y., Fathy M., Dorry F. Neural-Vision Based Approach for Real-Time Road Traffic Applications. EL, 1997, No .l 1.
- Ulbricht C. Multi-Recurrent Networks for Traffic Forecasting, Neural Networks, 1996.
- Ward System Group, http://www.wardsystems.com/predconsum.htm
- Wynne-Jones M. Node splitting: A constructive algorithm for feed-forward neural networks // Neural Computing and Applications, v.l. No. 1, 1993, p.17−22.