Обучающийся автомат - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 2
Опыт - это нечто, чего у вас нет до тех пор, пока оно не станет ненужным. Законы Мерфи (еще...)

Обучающийся автомат

Cтраница 2


Системы, предназначенные для целенаправленного совершенствования структуры, параметров или алгоритма действия на основе анализа накапливаемой в процессе функционирования информации, составляют весьма важный и получающий все большее практическое значение класс обучающихся автоматов. Создание сложных обучающихся систем управления, способных автоматически вырабатывать наиболее оправданную линию своего поведения при изменяющихся внешних условиях, является важнейшим достижением технической кибернетики.  [16]

За время испытаний было выяснено, что: 1) среднее время работы автомата без сбоев в режиме выдачи рекомендаций составляет 40 час; 2) запоминающее устройство автомата ( магнитная лента) допускает около 1000 прогонов без потерь или искажений информации; 3) за период работы в режиме выдачи рекомендаций выхода элементов из строя не наблюдалось; 4) макет обучающегося автомата требует ежедневной проверки правильности работы ( по тестовой программе) и ежемесячных профилактических работ.  [17]

18 Кардиоцикло-граммы здорового чело-пека. [18]

Таковы обучающийся автомат, построенный группой студентов Московского энергетического института, машина условной вероятности Аттли, нерсептрон 1 озспблата и др. Нек-рые из них способны связывать любое свое действие с любым из действующих па них сигналов. Автомат студентов МЭИ мог вырабатывать цепь рефлексов, в к-рых одно действие автоматически нызывает затем следующее. Электронное моде-пшрование сложных актов поведения живых-организмов имеет не меньшее, а, но всей вероятности, гораздо большее значение для техники, чем для физиологии и медицины.  [19]

Для моделирования функций центральной нервной системы создан еще ряд других сложных механизмов. Таковы обучающийся автомат, построенный группой студентов Московского энергетического института, машина условной вероятности Аттли, персептрон Розенблата и др. Нок-рыо из них способны связывать любое свое действие с любым из действующих на них сигналов. Автомат студентов МЭИ мог вырабатывать цепь рефлексов, в к-рых одно действие автоматически вызывает затем следующее. Электронное моделирование сложных актов поведения живых организмов имеет не меньшее, а, по всей вероятности, гораздо большее значение для техники, чем для физиологии и медицины.  [20]

21 Структурная схема БТИ ( а и вид отображаемой на экране ЭЛТ информации ( б. [21]

Эти системы в какой-то степени аналогичны зрительной системе человека ( б ] и в ряде применений оптимизируют процесс индикации. ЭВМ и обучающиеся автоматы, а также некоторые другие. Во всех перечисленных случаях информационная система позволяет отфильтровать и затем воспроизвести на экране индикатора контуры изображения, находящегося в поле зрения ТВ датчика.  [22]

Нет смысла применять на этой стадии узкоспециализированные устройства, ибо алгоритм управления в целом для данного объекта еще не отработан. Этой стадии соответствует обучающийся автомат, испытания которого были проведены в производственных условиях.  [23]

Распознающая система на основании данных о процессе и внешних воздействий на этот процесс оценивает производственную ситуацию и выдает команды на управление процессом. С проблемой распознавания образов тесно связана проблема создания обучающихся автоматов, которые должны уметь оценивать сложившуюся ситуацию и на основании этого принимать наилучшее решение. Поэтому большая часть задач по обучению автоматов может быть сведена к задачам обучения распознавания образов.  [24]

Однако на путях развития этого направления ней-рокибернетики появились неожиданные, но существенные трудности. Для того чтобы выяснить их причины, вернемся к рассмотрению уже описанной ранее модели обучающегося автомата, созданного студентами Московского энергетического института. На основе использования теории автоматов достаточно просто построить модель формирования - цепей условных рефлексов. Была создана структура типа обучающихся матриц.  [25]

В последнее время в СССР и за рубежом интенсивно проводятся работы, связанные с разработкой методов исследования сложных процессов и алгоритмов управления, основанных на использовании самоорганизующихся и самообуча-ющихся систем. Проблемной лабораторией кафедры автоматики и телемеханики Московского энергетического института и Воронежским филиалом ОКБА разработан макет обучающегося автомата, ( промышленные испытания которого проводились в 1963 г. в цехе выделения каучука воронежского завода СК им. Разработка обучающегося автомата и попытка использовать его для управления технологическим процессом является одним из первых опытов реального применения подобных систем.  [26]

В данной главе были рассмотрены некоторые характерные приемы формального построения функционального оператора ФХС на основе принципов черного ящика, когда единственно доступной информацией об объекте являются его входные и выходные сигналы. В качестве результирующего функционального оператора в данном случае могут выступать модели, построенные на базе идей адаптации и обучения, уравнения регрессии и булевы модели ( преимущественно при описании статического состояния ФХС), уравнения пространства состояний ( при описании динамического поведения ФХС), специальные распознающие устройства, обучающиеся автоматы или любая другая форма описания, получаемая на основе анализа и обработки внешних информационных характеристик объекта.  [27]

В последнее время в СССР и за рубежом интенсивно проводятся работы, связанные с разработкой методов исследования сложных процессов и алгоритмов управления, основанных на использовании самоорганизующихся и самообуча-ющихся систем. Проблемной лабораторией кафедры автоматики и телемеханики Московского энергетического института и Воронежским филиалом ОКБА разработан макет обучающегося автомата, ( промышленные испытания которого проводились в 1963 г. в цехе выделения каучука воронежского завода СК им. Разработка обучающегося автомата и попытка использовать его для управления технологическим процессом является одним из первых опытов реального применения подобных систем.  [28]

Важную роль играет теория информации и в телевизионной технике ( сейчас возникает теория видеоинформации), и в радиолокации. Нет особой нужды подчеркивать значение теории информации и для автоматов, предназначенных для переработки информации, к которым относятся, например, ЭВМ. Проблема обучающихся автоматов, то есть автоматов, которые могут улучшать способы обработки информации на основе целенаправленного анализа своих успехов и ошибок, без теории информации оказалась бы вообще неразрешимой.  [29]

В качестве объектов управления рассматриваются контактное разложение спирта до дивинила; водородно-кислородные топливные элементы и лентоотливочный комплекс производства синтетического каучука. Для первых двух процессов целесообразно применение двухканальных оптимизаторов. Для третьего процесса необходимо статическое обобщение опыта эксплуатации, что может быть выполнено с помощью обучающегося автомата. Рассмотренные принципы оптимального управления процессами были испытаны в производственных условиях на конкретных объектах химической промышленности.  [30]



Страницы:      1    2    3