Семинары «Нейросетевые системы, управление, мультиагентные технологии в современных приложениях»



V заседание семинара.
Дата проведения: 20 июня 2019 года в 15:30 в ауд. 1-12 (конференц-зал ИКИТ).
Доклад: О. В. Непомнящего и А. Г. Хантимирова (ИКИТ СФУ) «Метод аппаратной реализации рекуррентных нейронных сетей»
Аннотация: Предложен метод эффективной реализации нейронных сетей эхо-состояний на аппаратном уровне. Были обнаружены некоторые сходства между операциями в сетях эхо-состояний и многомерными вычислениями. Вычисления сетей эхо-состояний реализованы простыми арифметическими операциями (сложение/объединение, перестановки). Составлена архитектура целочисленной сети эхо-состояний, которая функционирует так же, как традиционная сеть эхо-состояний, однако использует меньше памяти и использует меньше вычислительной мощности. Составлены модели сетей эхо-состояний, проведены эксперименты, показывающие способность целочисленных сетей эхо-состояний справляться с задачами традиционных сетей эхо-состояний. Проведена реализация целочисленной сети эхо-состояний в виде сложно-функциональных блоков на языке описания аппаратуры Verilog.



IV заседание семинара.
Дата проведения: 13 июня 2019 года в 15:30 в ауд. 1-12 (конференц-зал ИКИТ).
Доклады:
И.Г. Шеломенцева - «Информационная система диагностики туберкулеза на основе анализов по методу Циля Нильсена» (на основе распознавания образов с применением нейронных сетей);
А.А. Сидарас - «Влияние человеческого фактора на надёжность автоматизированных систем управления».



III заседание семинара.
Дата проведения: 23.05.2019 в 15:30 в ауд. 1-12 (конференц-зал ИКИТ).
Доклад: В.Д. Кошура и К.В. Пушкарева (ИКИТ СФУ), «Применение методов искусственного интеллекта и технологии нейронных сетей для разработки адаптивных численных методов глобальной оптимизации».
Аннотация: Представлены варианты эффективных вычислительных методов для решения задач поиска глобального минимума целевой функции в виде «черного ящика» (black box optimization), которые основаны на методах искусственного интеллекта и технологии нейронных сетей. Рассматриваются модификации метода роя частиц (PSO) с повышенными адаптивными свойствами на основе введения в алгоритм поиска глобального минимума нейро-нечёткого управления для выбора составляющих движений частиц-агентов при усилении роевого интеллекта, а также модификации численных алгоритмов на основе нейросетевых аппроксимаций инверсных зависимостей. Приведены результаты вычислительных экспериментов поиска глобального минимума для ряда тестовых функций с двумя (для наглядности), 50, 100 и 500 переменными.



II заседание семинара.
Дата проведения: 14.02.2019 в 15:30 в ауд. 1-12 (конференц-зал ИКИТ).
Доклад: О.В.Непомнящий, А.В. Тарасов, "НЕЙРОННЫЙ РЕГУЛЯТОР В СОСТАВЕ СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ БЕЗКОЛЛЕКТОРНЫМИ ДВИГАТЕЛЯМИ ПОСТОЯННОГО ТОКА ЭЛЕКТРОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ".
Аннотация: Рассмотрена задача создания системы оптимального распределения электроэнергии в силовых установках электротранспортных средств. Выделены задачи эффективного управления электродвигателями и режимами заряда/разряда накопителей. Определено, что для создания эффективных силовых агрегатов требуется введение интеллектуального контроля распределением энергии. Это обеспечит раздельное управление электродвигателями, что позволяет избавиться от механического дифференциала и ввести адаптивное управление с привязкой к условиям эксплуатации и состоянию дорожного полотна. Кроме того такой подход обеспечит режимы плавного пуска, что позволит исключить потери энергии, увеличить пробег и повысить срок службы аккумуляторных батарей. При решении поставленной задачи определен перечень метрик для анализа эффективности энергоустановки и разработана модель системы управления силовыми модулями и электродвигателями с ПИ-регулятором. Выполнено моделирование и получены удовлетворительное результаты по времени завершения переходных процессов, но невысокие показатели по расходу электроэнергии. Для решения данной проблемы предложено ввести в состав ПИ-регулятора наблюдатель с блоком предсказания, функционирующий на основе нейронной сети. Для предложенного подхода разработана модель нейронаблюдателя, подготовлены массивы данных и выполнено обучение нейросети. Нейронаблюдатель введен в состав модели системы управления и выполнено моделирование. Анализ полученных результатов в части управления двигателями показал снижение времени переходных процессов в 2 раза. Кроме того произошло исключение бесполезных выбросов энергии и перерегулирование оборотов. Время выхода двигателей на режим увеличилось в 2.1 раза. При этом определено, что суммарная экономия потребленной электроэнергии силовой установкой может достигать 60%.



I заседание семинара.
Дата проведения: 7 февраля (четверг) в 15-30 в ауд. 1-12 (конференц-зал ИКИТ).
Доклад: В.Д. Кошур, С.В. Ченцов, "РАЗРАБОТКА ЭЛЕКТРОННЫХ КЛОНОВ ДЛЯ ON-LINE ДИАГНОСТИКИ РАБОЧЕГО СОСТОЯНИЯ ОТВЕТСТВЕННЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ".
Аннотация: Представлена методика моделирования электронных клонов в процессе их создания и эксплуатации с целью наблюдения в режиме on-line за работой ответственных технических устройств. Показана целесообразность использования электронных клонов.

Текущая неделя - первая. Расписание занятий

Яндекс.Метрика