Разработка архитектуры бортовой системы управления автономным исследовательским аппаратом с элементами искусственного интеллекта
Автор: Кабак Илья Самуилович, Шептунов С.А., Соломенцев Ю.М., Суханова Н.В.
Журнал: Научное приборостроение @nauchnoe-priborostroenie
Рубрика: Приборы и системы
Статья в выпуске: 2 т.27, 2017 года.
Бесплатный доступ
Целью науки является приобретение новых знаний. Существуют сферы, где присутствие человека невозможно. Для приобретения знаний в таких сферах необходимы дистанционно управляемые или автономные исследовательские аппараты. Существенным элементом таких аппаратов является комплекс научных приборов. Статья посвящена основным вопросам, связанным с созданием автономных исследовательских аппаратов, целью которых является получение новых знаний и передача этих знаний оператору аппарата.
Автономный аппарат, комплекс научных приборов, искусственная нейронная сеть, технология модус-нс, самообучение, извлечение знаний
Короткий адрес: https://sciup.org/14265066
IDR: 14265066 | DOI: 10.18358/np-27-2-i103108
Список литературы Разработка архитектуры бортовой системы управления автономным исследовательским аппаратом с элементами искусственного интеллекта
- Кабак И.С., Суханова Н.В. Технология реализации автоматизированных систем управления на базе больших искусственных нейронных сетей МОДУС-НС//Межотраслевая информационная служба. 2012. № 4. С. 43-47.
- Степанов С.Ю., Кабак И.С. Алгоритм фрагментации больших нейронных сетей и исследование его сходимости//Информационные технологии. 2012. № 7. С. 73-78.
- Кабак И.С. Создание больших аппаратно-программных нейронных сетей для систем управления//Авиационная промышленность. 2012. № 4. С. 57-61.
- Соломенцев Ю.М., Шептунов С.А., Кабак И.С., Суханова Н.В. Повышение быстродействия суперкомпьютера за счет оптимизации информационного межпроцессорного трафика//Известия Кабардино-балкарского государственного университета. 2012. Т. 2, № 4. С. 71-73.
- Кабак И.С. Нейросетевая модель для прогнозирования и оценки надежности программного обеспечения//Вестник МГТУ "Станкин". 2014. Т. 28, № 1. С. 107-111.
- Кабак И.С., Суханова Н.В. Нейронная сеть. Патент на полезную модель № 66831, приоритет 02.04.2007.
- Кабак И.С., Суханова Н.В. Доменная нейронная сеть. Патент на полезную модель № 72084, приоритет 03.12.2007.
- Кабак И.С., Суханова Н.В. Модульная вычислительная система. Патент на полезную модель № 75247, приоритет 26.12.2008.
- Соломенцев Ю.М., Шептунов С.А., Кабак И.С., Суханова Н.В. Многослойная модульная вычислительная система. Патент на изобретение № 2398281, приоритет 07.11.2008.
- Кабак И.С., Суханова Н.В. Аппаратная реализация ассоциативной памяти произвольного размера//Вестник МГТУ "Станкин". 2010. Т. 9, № 1. С. 135-138.
- Кабак И.С., Суханова Н.В., Гаделев А.М. Применение нейронных сетей при диагностике состояния режущего инструмента//Известия Кабардино-балкарского государственного университета. 2012. Т. 2, № 4. С. 77-79
- Кабак И.С., Суханова Н.В., Гаделев А.М. Методика применения аппарата нейронных сетей для решения задач диагностики процесса резания//Вестник МГТУ "Станкин". 2012. Т. 23, № 4. С. 130-133.
- Кабак И.С., Гаделев A.M. Система диагностики технологического процесса резания с использованием аппарата нейронных сетей//Мехатроника, автоматизация, управление. 2012. № 10. С. 25-29.
- Sheptunov S.A., Larionov M.V., Sukhanova N.V., Kabak I.S., Alshinbaeva D.A. Optimimization of the complex software reliability of control systems//IEEE Conference on Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies (IT&MQ&IS 2016). PROCEEDINGS 2016. P. 189-192 DOI: 10.1109/ITMQIS.2016.7751955
- Sheptunov S.A., Larionov M.V., Sukhanova N.V., Salakhov M.R., Solomentsev Y.M., Kabak I.S. Simulating of reliability of robotics system software on basis of artificial intelligence//IEEE Conference on Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies (IT&MQ&IS 2016). PROCEEDINGS 2016. P. 193-197 DOI: 10.1109/ITMQIS.2016.7751956
- Solomentsev Yu.M., Kabak I.S., Sukhanova N.V. Assessing the reliability of CAD software by means of neural networks//Russian Engineering Research. 2015. Vol. 35, no. 12. P. 879-882 DOI: 10.3103/S1068798X15120187
