Методи коригування нелінійності функції перетворення засобів вимірювань за допомогою штучних нейронних мереж - Авакін, С. М. (My University, 2025)
Метою кваліфікаційної роботи є розробка та дослідження властивостей адаптивної системи коригування нелінійності функції перетворення засобів вимірювань на базі штучної нейронної мережі. У ході виконання кваліфікаційної роботи розглянуто загальну характеристику та властивості штучних нейронних мереж, їх класифікацію та області застосування, архітектуру та методи навчання багатошарового персептрона та радіально-базисної нейромережі. Розглянуто методи апроксимації нелінійних функцій перетворення засобів вимірювань. Запропоновано узагальнену структуру адаптивної системи коригування нелінійності функції перетворення засобу вимірювання за допомогою штучних нейронних мереж, а саме багатошарового персептрона та радіально-базисної нейромережі. Для вивчення властивостей запропонованих нейромережевих систем коригування функції перетворення засобів вимірювань застосовувалось комп'ютерне моделювання в середовищі MATLAB з використанням бібліотеки Neural Network Toolbox. У процесі моделювання досліджувався вплив виду нелінійності на якість коригування функції перетворення.
Methods for Correcting the Nonlinearity of the Measurement Instrument Conversion Function Using Artificial Neural Networks
Keywords: функція перетворення; лінеаризація; багатошаровий персептрон; мережа радіальних базисних функцій