О выборе архитектуры нейрорегулятора
На практике выбор вида нейронной сети осуществляется эмпирически на основе опыта исследователя и множества попыток обучения. При этом избыточная сложность нейронной сети приводит к увеличению времени ее обучения, а в некоторых случаях и вообще к невозможности обучения. Таким образом, обоснование выбора структуры искусственной нейронной сети и/или ее предварительный расчет на основе других моделей является актуальной задачей. Не менее важной задачей является выбор начальных весовых коэффициентов нейронной сети, от выбора которых зависит скорость сходимости поисковых алгоритмов. В настоящей работе продемонстрирован подход к решению вопроса выбора архитектуры и инициализации весовых коэффициентов нейронной сети. Один из них проводится на основании предварительно рассчитанной функции с помощью сетей Петри. Этот подход продемонстрирован для решения различных задач, к которым можно отнести реализацию функций с помощью предварительно определенных нейросетевых моделей простейших логических операций «и», «или» и т.д. Приведен подход, позволяющий оптимизировать архитектуру нейронной сети, решающую задачу аппроксимации функций одной и нескольких переменных. Принцип определения архитектуры и начальных весовых коэффициентов также используется в задачах обучения нейронных сетей с подкреплением. Отдельный раздел посвящен формированию методики определения архитектуры и инициализации весовых коэффициентов нейронной сети регулятора на основании информации о регуляторе, полученном модальным методом, использующем полиномиальное матричное разложение системы. Решается вопрос синтеза нейросетевого регулятора для системы, содержащей нелинейности и непараметрические неопределенности в канале управления.