Т. Б. Чистякова, д-р техн. наук, СПбГТИ (ТУ),
А. Б. Иванов, аспирант, СПбГТИ (ТУ),
К. Колерт, проф., завод "Klockner Pentaplast", Санкт-Петербург, Россия
Система автоматизированного проектирования трехмерной геометрической модели перенастраиваемого производства полимерных пленок Рассматриваются методики выполнения анализа .многоассортиментного перенастраиваемого производства полимерных пленок и синтеза трехмерной геометрической модели проектируемых и модернизируемых перенастраиваемых химико-технологических производств, структура и характеристика программного обеспечения, структура функционального обеспечения проектируемой подсистемы САПР трехмерной геометрической модели перенастраиваемого производства полимерных пленок. Показан пример использования разработанной САПР при проектировании новой каландровой линии на заводе Klockner Pentaplast, Россия.
А. Н. Божко, канд. техн. наук,
Е. А. Бетин,
МГТУ им. Н. Э. Баумана
Анализ стягиваемости гиперграфов
Рассматривается вопрос о стягиваемости гиперграфов, описывающих процессы сборки изделий. Проведен анализ стягиваемости гиперграфов с максимальным порядком ребер не выше четвертого. Сформулированы достаточные условия их стягиваемости.
А. С. Филиппова, канд. физ.-мат. наук, доц.,
Уфимский государственный авиационный технический университет
Проблемы декодирования прямоугольных упаковок: краткий обзор современных технологий*
Рассматриваются задачи прямоугольной упаковки в различных постановках и основные направления развития способов кодирования и декодирования упаковок. Первая часть статьи посвящена краткой характеристике основных работ в указанных областях. Далее приведены блочный способ кодирования и декодеры блочной структуры, разработанные в коллективе с участием автора. Впервые описан алгоритм преобразования пары последовательностей в пару блок-структур. Он представляет собой новый декодер конструирования упаковки.
______________________________________________________________________________________
*Работа поддержана фондом Президента Российской Федерации, проект МК 145.2003.01.
В. В. Сафронов, д-р техн. наук, проф.,
ОАО "КБ Электроприбор", г. Саратов
Гипервекторный перевод сложной системы в число лидеров
Рассматривается постановка гипервекторной задачи вывода сложной системы в число лидеров. В общем случае она сводится к многокритериальной задаче дискретного программирования. Предлагается метод ее решения.
Г. Ф. Малыхина,
А. В. Меркушева, канд. техн. наук,
Санкт-Петербургский политехнический университет
Концепции информации и энтропии в нейросетевых методах анализа сигналов в информационно-измерительных системах
Представлен метод применения информации и энтропии для обработки сигналов и изображений с помощью нейронных сетей. Показан способ формирования критерия оптимизации для обучения нейронных сетей, основы ее самоорганизации, применение принципа максимизации взаимной информации в задачах анализа изображения и восстановления вида сигналов по измерениям, регистрирующим только линейные комбинации сигналов. Метод использует меру Кульбака≈Лейблера для оценки различия статистических характеристик анализируемых сигналов. Перед анализом прикладных элементов теории нейросетевых методов дана краткая сводка соотношений для различных форм представления информации и энтропии.
A. С. Девятисильный, д-р техн. наук,
B. М. Дорожко, канд. физ.-мат. наук,
Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, г. Владивосток
Рассмотрены проблемы построения автономной информационно-управляющей системы автомобиля, повышающей уровень безопасности и комфортности движения в транспортном потоке; даны решения, базирующиеся на современной онтологии понятий нейроструктуры, ситуационного управления и настройки (обучения). Приведены результаты численного анализа и экспериментов.
М. А. Князева, канд. техн. наук,
Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, г. Владивосток
Оптимизирующие компиляторы, управляемые базами знаний
Проведен анализ основных проблем, возникающих в области построения оптимизирующих компиляторов. Предложена концепция оптимизирующих компиляторов, управляемых базами знаний. Описана среда, в которой ведется их реализация.
Г. С. Иванова, канд. техн. наук, доц.,
МГТУ им. Н. Э. Баумана
Нумерация вершин управляющего графа алгоритма для решения задачи его структуризации
Определяются требования к нумерации, сформулированы правила и предлагается алгоритм разметки вершин управляющего графа алгоритма, выявляющей его структурные свойства.
Г. А. Бесхлебнова, С. А. Горбатков, д-р техн. наук, проф.,
Всероссийский заочный финансово-экономический институт, г. Уфа
Итерационный алгоритм формирования "русел" для прогнозной нейросетевой модели коррозионных повреждений магистральных трубопроводов
Представлена новая технология нейросетевого моделирования динамических процессов коррозионных повреждений участков магистральных трубопроводов, разработанная на основе общесистемных законов кибернетики.
И. Г. Зедгивидзе, д-р техн. наук, проф.,
Н. О. Берая, канд. техн. наук, доц.,
Грузинский технический университет
Сравнительный анализ композиционных планов второго порядка при наличии погрешностей средств измерения
Проведен сравнительный анализ симметричных и экономичных несимметричных композиционных планов второго порядка для двух, трех и четырех переменных при учете погрешностей измерительных средств, используемых при установке уровней факторов согласно плану. Показано преимущество использования в некоторых случаях несимметричных специально ориентированных композиционных планов второго порядка, являющихся более экономичными.
Э. Д. Аведьян, д-р техн. наук,
ГлавНИВЦ УДП РФ
Исторические аспекты развития теории многослойных нейронных сетей
Приведен сравнительный анализ алгоритмов обучения многослойных нейронных сетей (МНС), опубликованных в работах советских и американских ученых 70-х и 80-х годов прошлого столетия. Показано, что основное отличие алгоритмов обучения МНС заключается в способе вычисления градиента минимизируемого функционала: в советской научной литературе использован прямой способ вычисления градиента (1973 г.), в американской ≈ рекуррентный способ вычисления градиента (back-propagation, 1986 г.) при совпадении конечных результатов. Из приведенного анализа следует приоритет советской научной школы в области развития теории обучения многослойных нейронных сетей.