сотрудник
Институт конструкторско-технологической информатики РАН ( научный сотрудник)
сотрудник
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
Разработаны модели оборудования и технологических процессов на базе нейронных сетей с коммутаторной структурой. Предложено использовать нейросетевые модели в автоматизированных системах управления (АСУ). Нейросетевые модели позволяют реализовать АСУ с гибкой программируемой коммутаторной структурой, оперативно подключать и отключать новое технологическое оборудование, изменять порядок операций в технологических процессах, адаптировать систему к изменению условий и внешней среды. Объект исследования – АСУ. Метод – моделирование. Цель – сокращение затрат на разработку и применение АСУ
автоматизированная система управления, гибкая программируемая структура, искусственная нейронная сеть, коммутаторная структура, нейросетевая модель
1. Соломенцев, Ю.М., Сосонкин, В.Л. Управление гибкими производственными системами / Ю. М. Соломенцев, В. Л. Сосонкин. – М.: Машиностроение, 1988. – 352 с.
2. Суханова, Н.В. Разработка требований к аппаратно-программному комплексу интеллектуальных систем управления в машиностроении // Наукоемкие технологии в машиностроении. – 2018. – №12 (90). – С. 38-43.
3. Суханова, Н.В. Разработка интеллектуальных автоматизированных систем управления в машиностроении // Наукоемкие технологии в машиностроении. – 2018, № 11 (89). – С. 42-46.
4. Суханова, Н.В. Обеспечение безотказности интеллектуальных систем управления // Качество. Инновации. Образование, 2018. – №2 (153). – С. 23-29.
5. Суханова, Н.В. Разработка и исследование способа контроля работоспособности автоматизированных систем управления на базе искусственных нейронных сете // Вестник Брянского государственного технического университета. – 2018. – № 7. – С. 91-98.
6. Суханова, Н.В. Обеспечение отказоустойчивости аппаратных средств автоматизированных систем управления // Вестник МГТУ "СТАНКИН". – 2017. – №2 (41). – С. 79-83.
7. Суханова, Н.В. Применение коммутаторной структуры при обеспечении отказоустойчивости аппаратных средств вычислительных систем // Вестник МГТУ "СТАНКИН". – 2017. – №3 (42). – С. 105-110.
8. Патент на полезную модель 75247 Российская Федерация МПК 7 G06F15/16 Модульная вычислительная система / Кабак И.С., Суханова Н. В.: заявитель и патентообладатель Кабак И.С., Суханова Н.В. – № 2008106859; заявл. 26.02.2008; опубл. 27.07.2008, Бюл. № 21. – 2 с.: ил.
9. Патент на изобретение 2398281 Российская Федерация МПК 7 G06N 3/06 Многослойная модульная вычислительная система / Соломенцев Ю.М., Шептунов С.А., Кабак И.С., Суханова Н.В.: заявитель и патентообладатель Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт конструкторско-технологической информатики Российской академии наук (ИКТИ РАН). – № 2008143737; заявл. 07.11.2008; опубл. 27.08.2010, Бюл. № 24. – 8 с.: ил.
10. Галушкин, А.И. Синтез многослойных систем распознавания образов. – М.: «Энергия», 1974. – 367 с.
11. Росс Эшби У. Введение в кибернетику. An Introduction to Cybernetics. – Издательство иностранной литературы, 1959. – С. 127-169.
