ВКР Система управления на ПЛК с помощью нейросетей
Оригинальность по АП.Вуз на 27 октября 2024 года более 72%.
После оплаты вы сможете скачать документ дипломом. Вы покупаете готовую работу в формате pdf.
Содержание
Введение .................................................................................................................. 5
1. Общая постановка задачи ..................... Ошибка! Закладка не определена.
1.1 Описание функциональной схемы теплового пункта .................................. 7
2. Типы нейронных сетей ................................................................................. 15
2.1 Персептрон ................................................................................................... 15
2.2 Нейронные сети с обратной связью ......................................................... 18
2.3 Искусственные глубокие нейронные сети ............................................... 19
2.4 Искусственные рекуррентные нейронные сети RNN ............................. 22
3. Обучение нейронных сетей .......................................................................... 24
Заключение ............................................................................................................ 29
Список литературы ............................................................................................... 30
Приложение А. ...................................................................................................... 31
Модель объекта управления ................................................................................. 31
Приложение B. ...................................................................................................... 33
Система управления .............................................................................................. 33
Приложение Г. ....................................................................................................... 34
Персептрон ............................................................................................................ 34
Введение
В связи с переходом производств на полностью автоматизированное
управление, где управление осуществляется интеллектуальными системами.
Актуальность нейронных сетей в промышленной и не только сфере возросло.
На сегодняшний день нейронные сети стали широко использоваться при
решении самых разнообразных задач особенно там, где обычные
алгоритмические решения оказываются неэффективными или вовсе
невозможными, таких как классификация, распознавание, анализ и
прогнозирование и многое другое. Одной из главных особенностей нейронной
сети является способность обучаться с помощью полученных данных и в
результате повышать свою точность.
