Розмір шрифта: 

Для керування складними нелінійними системами все ширше використовують інтелектуальні технології, зокрема, на основі нейронних мереж. Проте навчання таких нейронних контролерів ускладнюється відсутністю на стадії створення системи розмічених датасетів для керованих об’єктів. У цій роботі модельно-орієнтоване навчання нейроконтролера і створення датасету на основі імітаційної моделі системи. Для цього поставлена і розв’язана задача синтезу оптимальної статистики вхідних даних імітаційної моделі за критерієм мінімуму середніх втрат. Функцією втрат обрана середня квадратична похибка нейроконтролера. Усереднення здійснюється як по множині реалізацій, так у часі для врахування динаміки системи. Імітаційна модель децентралізованої системи створена на платформі Scilab/Xcos з використанням попередньо створеної бібліотеки блоків для моделювання розподілених систем.

 

DOI: https://doi.org/10.31649/mccs2024.1-04

навчання нейронної мережі, синтез датасету, статистична оптимальність