Извлечение правил нейросетевого регулятора при построении когнитивных систем автоматического управления
DOI:
https://doi.org/10.17308/sait/1995-5499/2024/1/62-76Ключевые слова:
когнитивное моделирование, искусственная нейронная сеть, нейроконтроллер, извлечение правил, интерпретируемость, регулированиеАннотация
Когнитивные технологии входят в один из самых «интеллектуальных» разделов теории искусственного интеллекта. Особое место в интеллектуальных системах занимает обучение по прецедентам, основанное на выявлении общих закономерностей по частным эмпирическим данным, реализуемое главным образом в искусственных нейронных сетях (ИНС). Благодаря своим структурным особенностям, ИНС успешно применяются для синтеза нелинейных регуляторов в автоматических системах управления, однако неявный для пользователя нейросетевой алгоритм формирования результатов порождает проблему доверия к его выводам при решении реальных практических задач, в связи с чем актуальна задача установления «прозрачности» внутреннего алгоритма ИНС. Целью исследования является повышение достоверности функционирования нейросетевых регуляторов при построении когнитивных систем автоматического управления. В работе выполнен анализ существующих подходов и методов интерпретируемости результатов ИНС, рассмотрены известные способы формализации нейросетевых алгоритмов, позволяющие выполнить описание правил функционирования ИНС. Предложена методика извлечения правил нейросетевого регулятора на основе гранулярных вычислений, где в качестве информационных гранул принимаются множества схожих по своим свойствам входных признаков, объединенных в кластеры, что достигается путем интеграции в слои многослойных ИНС самоорганизующихся слоев. Применимость предложенных решений показана на примере синтеза системы автоматического регулирования, имеющей нелинейные характеристики. Выполнено построение нейросетевого регулятора, превосходящего по своим характеристикам известные решения данной задачи, а также обладающего возможностью вербального представления правил своего функционирования. Практической значимостью предложенных решений является построение причинно-следственной связи между наборами входных данных и формируемым выходным сигналом нейросетевого регулятора, их представлением в виде совокупности правил, обеспечивающих интерпретацию нейросетевого алгоритма в аспекте построения когнитивной системы автоматического управления. Предложенная методика извлечения правил нейросетевого регулятора может найти применение в методах анализа и синтеза интеллектуальных систем автоматического управления, о чем даны соответствующие рекомендации и предложения.
Библиографические ссылки
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).













