На Первой Тихоокеанской венчурной площадке (г. Владивосток 17-18 мая 2007 г.) НИИ Конструкторское бюро Олексенко В.В. представил экспозицию «Базовый электронный компонент» (изобретение генерального конструктора Олексенко В.В. «Малошумящий широкополосный усилитель тока»).

Усилитель тока – это «русская микросхема», имеющая уникальные параметры, намного превышающие параметры зарубежных аналогов, а в цифровой технике – единственный в мире электронный компонент, являющийся основой FUZZY-процессоров. В качестве FUZZY-сумматора он позволяет уже сегодня создавать вычислительные машины на троичной логике – логике человеческого мышления (возродить российские троичные ЭВМ, созданные Николаем Петровичем Брусенцовым в 70-х гг.).

НИИ Конструкторское бюро Олексенко В.В., как fabless-компания, имеет амбициозные планы по производству «русских микросхем», заявляя о себе, как о наиболее передовой в мире, «обогнавшей конкурентов навсегда».


NEURO-FUZZY LOGIC. Бортовые интеллектуальные системы

В качестве примера применения искусственных нейронных сетей (ИНС) в рамках концепции «мягких вычислений» рассматриваются особенности проектирования алгоритмического обеспечения системы автоматического управления (САУ) движением подводного аппарата (ПА) в маршевом режиме. Структура САУ представлена на рис. 1.

Интеллектуальность САУ обеспечивается реализацией в законе управления методологии нечеткой динамической интеллектуальной системы (ИС).

Значения измеренных датчиками параметров движения поступают в бортовую вычислительную систему, которая ориентирована на работу со знаниями. По этим данным в блоке анализа текущей ситуации выбирается модель поведения ПА, характеризующая требуемый маршевый режим движения. В соответствии с выбранной моделью формируется база знаний, использующая в своей работе информацию из базы данных. В блоке нечеткой оценки каждое значение измеренного параметра преобразуется в форму, учитывающую меру его неопределенности. В блоке вывода по этой информации и на основе текущего представления базы знаний определяются рекомендации по управлению движением ПА. База знаний вместе с механизмом вывода образует динамическую ИС. В блоке точной интерпретации результаты полученных выводов преобразуются в управление. Сигналы управления поступают в движительно-рулевой комплекс, вырабатывающий управляющее воздействие на ПА. По информации об измеренных значениях параметров движения, сформированном управлении и текущем состоянии базы данных в блоке самонастройки осуществляется ее коррекция.

Обобщенное описание динамики ПА в терминах пространства состояний представляется векторно-матричным дифференциальным уравнением

Преобразование входных нечетких лингвистических переменных L-r+1,…,L-r+m в четкую оценку управления и осуществляется на основе процедуры точной интерпретации с использованием метода «центра тяжести». Эта процедура реализуется в блоке точной интерпретации и является результатом работы интеллектуального нечеткого закона управления движением ПА. Поддержка открытости ИС управления обеспечивается наличием блока самонастройки. Вычислительная процедура формируется на основе алгоритма обучения нечеткого автомата. Нечеткое состояние автомата используется в алгоритме композиционного правила вывода.

Высокий уровень внутреннего параллелизма нейросетевых алгоритмов обеспечивает формирование на выходе ИНС требуемых сигналов по соответствующей совокупности информации от датчиков измерительной системы. Процесс обучения ИНС осуществлялся на заранее выбранном тестовом множестве сочетаний входных и выходных сигналов. Настраиваемыми параметрами сети являлись веса синаптических связей.


Используя преимущества нечеткой логики, заключающиеся в простоте содержательного представления, можно упростить проблему, представить ее в более доступном виде и повысить производительность системы.

Если двигаться дальше по пути приближения к принципам работы мозга, а именно каскадировать fuzzy-вычислители, мы получим один из вариантов нейропроцессора или нейронной сети. Во многих случаях эти понятия просто объединяют, называя общим термином «neuro-fuzzy logic».


При подготовке статьи использованы материалы с сайтов:
http://www.computerra.ru,
http://dushkin.boom.ru,
http://offline.computerra.ru/offline.



Добавить комментарий

Войти через соцсети