Подведем итоги этой леции. Нейронные
Подведем итоги этой леции. Нейронные сети являются естественным инструментом для построения эффективных и гибких информационных моделей инженерных систем. Различные нейроархитектуры отвечают различным практическим требованиям.
Сети двойственного функционирования с обратным распространением ошибки и сети встречного распространения обладают хорошими обобщающими свойствами и дают количественные решения для прямых информационных задач.
Внутренние регуляризирующие особенности нейронных сетей позволяют решать также обратные и комбинированные задачи с локальной оценкой точности. Для некорректно поставленных задач моделирования предложена нейросетевая информационная технология построения гибридной нейроархитектуры, содержащей кластеризующую карту Кохонена и семейство сетей с обратным распространением, обучаемых на данных индивидуальных кластеров. В этой технологии выявляются области частичной корректности задачи, в которых дается решение с высокой локальной точностью. Для остальных областей признакового пространства нейросеть автоматически корректно отвергает пользовательские запросы.
В работе рассмотрены примеры применения методики решения обратных задач к моделированию отклика сложной инженерной системы - промышленного контейнера на внешние аномальные условия (тепловая нагрузка вследствие пожара). Результаты исследований могут быть использованы для технических рекомендаций и требований к противопожарным службам и ресурсам.
Автор благодарен В.В.Легонькову и Л.И.Шибаршову за полезные обсуждения и консультации.
