Подробное описание документа

Булдакова Т. И., Суятинов С. И., Вишневская Ю. А.
   Сравнительный анализ интеллектуальных подходов к решению задачи идентификации ситуаций / Булдакова Т. И., Суятинов С. И., Вишневская Ю. А. // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Приборостроение. - 2024. - № 2. - С. 84-101.

Рассмотрено применение двух интеллектуальных методов анализа идентификации ситуаций, основанных на таком свойстве ассоциативности, как возможность обращения к сохраненной информации по ее содержанию. Для сравнительного анализа выбраны модель ассоциативной нейронной сети Хопфилда как представитель нейронных сетей и синергетическая модель Хакена как альтернативный подход к идентификации. Приведены их характеристики, а также сходство и различие между ними. Выполнено практическое исследование работы выбранных моделей, реализованных на языке программирования Python, и приведены результаты идентификации ситуации на примере определения категории угрозы в управлении вертолетом. Показано, что синергетическая модель более точна при распознавании категории угрозы. В ходе экспериментов выявлены недостатки и преимущества каждого интеллектуального метода, в частности, недостатки нейронной сети Хопфилда, критические для ситуаций, требующих быстрого и точного решения. Синергетическая модель имеет ряд преимуществ по сравнению с нейронной, включая отсутствие ложных аттракторов и возможность ранжирования информации через установление соответствующих значений для параметров
Ключевые слова: идентификация ситуаций, интеллектуальные технологии, нейронные сети, синергетическая модель, ассоциативность, ранжирование информации

УДК

004.93 Распознавание и преобразование образов

Авторы МГТУ

• Булдакова Татьяна Ивановна
• Суятинов Сергей Игоревич
• Вишневская Юлия Александровна

Статья опубликована в следующих изданиях