Введение к работе
Актуальность темы исследования и степень ее разработанности.
Производственный процесс создания современной промышленной продукции основан на применении технических систем обработки информации.
Совершенствование названных систем, путем применения новых методов обработки информации и современных программно-аппаратных вычислительных средств, является составной частью модернизации производственных объектов.
Как показали исследования, наиболее важной в промышленных системах обработки информации является задача обеспечения заданной техническими условиями точности вычислений. Снижение точности вычислений свойственно этим системам при работе в условиях внешних дестабилизирующих воздействий, являющихся неотъемлемой частью производственной среды. Построение отказоустойчивых промышленных систем обработки информации, обладающих высокими техническими характеристиками и способных функционировать при искажении обрабатываемой информации внешними факторами, является одной из важнейших задач современного системного анализа и имеет большое практическое и общенаучное значение.
Анализ научно-технических публикаций показал, что методы параллельных вычислений позволяют решать вышеназванную задачу. Большинство специалистов сделали вывод, что наилучшие результаты достигаются при использовании математического аппарата искусственных нейронных сетей.
Таким образом, разработка компонентов систем обработки информации на базе искусственных нейронных сетей является одним из перспективных путей модернизации производственного процесса.
Теория и практика инженерного проектирования искусственных нейронных сетей находится в стадии своего становления и развития.
Актуальной задачей на этапе инженерного проектирования аппаратных и (или) программных реализаций искусственных нейронных сетей является обеспечение заданных показателей точности функционирования, на которые оказывает влияние их структура, параметры элементов нейронов, характеристики обрабатываемой информации, а также внутренние и внешние дестабилизирующие факторы.
Процесс определения необходимой и достаточной разрядности входной информации и искусственных нейронных сетей является эффективным средством устранения внешних и собственных шумовых и неинформативных признаков, позволяющего избежать недопустимого снижения обобщающей способности искусственных нейронных сетей и обеспечить требуемую точность их функционирования.
Вопросам проектирования систем обработки информации, в том числе нейросетевых, посвящены работы авторов: Аракеляна СМ., Галушкина А.И., Горбаня А.Н., Еремин Д.М., Жукова Л. А., Ланцова В.Н., Миркеса Е.М., Садыкова С.С, Стогней В.Г., Терехова В.А., Царегородцева В.Г., Callan R., Haykin S., Kubo Y., LeCun Y., Murray A., Ossovski S., Osyczka A., Parser E., Reyneri L.M., Schneider M.H., Takase H., Wasserman P.D. и др.
Объектом исследования являются методы инженерного проектирования искусственных нейронных сетей в составе систем обработки информации.
Предметом исследования являются алгоритмы обеспечения точности функционирования искусственных нейронных сетей через процесс определения их необходимой и достаточной разрядности.
Научная задача состоит в разработке новых алгоритмов определения необходимой и достаточной разрядности искусственных нейронных сетей, способствующих устранению собственных шумовых и неинформативных признаков, вызывающих искажение обрабатываемой информации.
Цели и задачи. Целью настоящей работы является улучшение технических характеристик промышленных систем обработки информации.
Исходя из цели работы, основными задачами исследования являются:
аналитический обзор известных методов и алгоритмов определения необходимой и достаточной разрядности искусственных нейронных сетей для обеспечения заданных показателей точности функционирования;
разработка и исследование теоретико-экспериментальных основ для построения алгоритмов проектирования искусственных нейронных сетей с необходимой и достаточной разрядностью;
разработка алгоритмов определения необходимой и достаточной разрядности произвольных искусственных нейронных сетей;
исследование возможности применения разработанных алгоритмов для обеспечения заданных показателей точности функционирования искусственных нейронных сетей;
исследование возможностей применения искусственных нейронных сетей, разработанных с помощью новых алгоритмов, для решения практических задач в составе промышленных систем обработки информации.
Научная новизна:
разработана новая научная идея по определению необходимой и достаточной разрядности искусственных нейронных сетей и обеспечению точности их работы;
предложен нетрадиционный подход к проектированию искусственных нейронных сетей, позволяющий обеспечивать заданные показатели точности функционирования сети с учетом внутренних и внешних факторов, оказывающих влияние на качество обработки информации, объединяющий теоретическое и экспериментальное исследование объекта для определения необходимой и достаточной разрядности входной информации и элементов искусственных нейронных сетей;
доказана перспективность и практическая значимость исследований для решения задачи по определению необходимой и достаточной разрядности и обеспечению точности работы искусственных нейронных сетей;
введено понятие необходимой и достаточной разрядности искусственных нейронных сетей, являющееся критерием оптимальности их структуры для обеспечения заданных показателей точности функционирования.
Теоретическая значимость работы:
- доказаны положения и методики, вносящие вклад в расширение
представлений об изучаемом явлении изменения точности работы
искусственных нейронных сетей при изменении разрядности входной информации и элементов;
- применительно к теме диссертации результативно (эффективно, то есть с
получением обладающих новизной результатов) использован комплекс
существующих базовых методов исследования, в т.ч. численных методов
моделирования и экспериментальных методик;
- изложены идеи и положения, доказывающие применимость
предлагаемого подхода исследования точности работы искусственных
нейронных сетей;
- раскрыты противоречия современного представления о точности работы
искусственных нейронных сетей и ее изменении при вариации разрядности, а
так же при влиянии дестабилизирующих воздействий;
изучены связи, внутренние и внешние противоречия и факторы, предопределяющие изменение точности работы искусственных нейронных сетей при изменении разрядности входной информации и элементов;
проведена модернизация существующих подходов к проектированию искусственных нейронных сетей.
Практическая значимость работы:
разработаны и внедрены алгоритмы определения необходимой и достаточной разрядности искусственных нейронных сетей, обеспечивающих точность работы нейросетевых компонентов системы обработки информации в составе контрольно-измерительного комплекса на промышленном предприятии ОАО «Производственное объединение Муромский машиностроительный завод», г. Муром;
определены перспективы практического использования полученных результатов при создании промышленных систем обработки информации на базе искусственных нейронных сетей;
создана система практических рекомендаций по реализации процесса определения необходимой и достаточной разрядности искусственных нейронных сетей;
- представлены методические рекомендации по дальнейшему
совершенствованию и их практическому использованию при реализации
систем обработки информации на базе искусственных нейронных сетей.
Методология и методы исследования. В работе использованы методы проектирования искусственных нейронных сетей; математического и программного моделирования; дискретной математики; системного анализа; методы цифровой обработки информации.
Положения, выносимые на защиту:
технология определения необходимой и достаточной разрядности произвольных искусственных нейронных сетей;
алгоритм определения необходимой и достаточной разрядности произвольных искусственных нейронных сетей;
алгоритм определения необходимой и достаточной разрядности произвольных искусственных нейронных сетей с подавлением внешних искажающих факторов;
результаты экспериментального исследования разработанных алгоритмов;
- результаты практического применения искусственной нейронной сети, созданной с помощью разработанных алгоритмов в виде оценки технических характеристик промышленного объекта внедрения.
Степень достоверности и апробация результатов. Основные полученные результаты представлены в виде алгоритмов, вычислительных схем алгоритмов и структурной схемы устройства на базе искусственной нейронной сети в составе промышленной системы обработки информации. Адекватность предложенных алгоритмов доказывается результатами экспериментов.
Результаты исследований получены автором при выполнении проектов,
поддержанных грантами РФФИ №12-08-31064-мол а «Разработка
автоматизированных методов оптимизации разрядности устройств с
нейросетевой архитектурой или работающих в нейросетевом логическом
базисе», №13-08-00348-а «Разработка автоматизированных методов
определения оптимальной разрядности устройств с нейросетевой архитектурой или работающих в нейросетевом логическом базисе», №11-08-97551-р_центр_а «Разработка автоматизированных методов определения точности функционирования устройств с нейросетевой архитектурой или работающих в нейросетевом логическом базисе». Научные положения и выводы диссертации используются: в ОАО «ПО Муроммашзавод» при проведении контрольно-измерительных мероприятий; в учебном процессе МИ (филиала) ВлГУ по курсам «Информационные технологии проектирования ЭВС», «Физико-математические основы проектирования ЭВС», «Надежность приборов и систем» для специальностей «Проектирование ЭВС» и «Приборы и методы контроля качества».
Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на X и XI Всероссийской научной конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» (г. Москва, 2012, 2013 г.); II и III Всероссийских «Армандовских чтениях» (г. Муром, 2012, 2013 г.), IX международном симпозиуме «Интеллектуальные системы INTEL S'2010» (г. Владимир, 2010 г.), VI Всероссийской научно-технической конференции «Виртуальные и интеллектуальные системы» (г. Барнаул, 2011 г.), а так же в рамках НТС секции информационных технологий ФГАНУ ЦИТИС (председатель Галушкин А.И., г. Москва, 2013 г.).
По теме диссертационной работы опубликовано 20 печатных работ, в том числе 10 статей, 6 из которых в журналах, входящих в перечень ВАК, 2 свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ.
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы имеющего 170 наименований и приложения. Общий объем диссертации 153 страницы, в том числе 129 страница основного текста. Таблиц 44, рисунков 51.
