Подход к разработке систем управления малыми космическими аппаратами в нейросетевом базисе

нейронные сети малые космические аппараты системы управления.

Выявление зависимости концентрации растворителя на поверхности ступени растворения от радиуса размыва, Разработка модели организации процесса патентных исследований на предприятии ракетно-космической отрасли, ...

УДК 004.896 Подход к разработке систем управления малыми космическими аппаратами в нейросетевом базисе В.Н. Коновалов, М.О. Корлякова КФ МГТУ им. <...> Н.Э. Баумана, Калуга, 248000, Россия Представлен обзор основных направлений аппаратной реализации нейронных сетей и оценены их возможности для использования на борту малых космических аппаратов. <...> Перечислены ограничения и требования к ресурсам, выдвигаемые для бортовых систем малых космических аппаратов. <...> Показано, что возможно реализовать эффективное решение задачи в сетях небольшой сложности. <...> Проведено моделирование отдельных узлов нейросетевой системы управления в условиях ограниченных ресурсов. <...> Сформированы варианты решения задачи в вещественных и дискретных форматах синаптических весов. <...> Показано, что даже для вариантов с дискретизированной формой входов и коротким форматом представления синаптических весов качество решения задачи является достаточным. <...> В.Н. Коновалов, М.О. Корлякова ления, один из них — модель нейросетевого управления для решения задач наблюдения на борту космического аппарата [2]. <...> В работе [3] предложено использовать нейросетевую модификацию инверсноадаптивной модели стабилизации угла тангажа. <...> Нейросетевые модели принятия решений ориентированы, как правило, на решение задач низкого уровня управления. <...> Однако избыточность заключена в числе нейронов и их размере, а основная вычислительная сложность решения задачи переносится на этап обучения. <...> Из опыта известно, что отключение 15 % нейросетевой системы не приводит к существенному снижению качества решения задачи [4]. <...> По итогам моделирования нейронной сети прямого распространения (многослойного перцептрона) показано, что отключение слабых связей не приводит к значительному снижению качества классификации [4, 5]. <...> Однако, поскольку в рассмотренных примерах использованы нейронные сети с настраиваемыми параметрами вещественного типа, существуют определенные трудности при решении <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт