Извлечение правил нейросетевого регулятора при построении когнитивных систем автоматического управления

Авторы

DOI:

https://doi.org/10.17308/sait/1995-5499/2024/1/62-76

Ключевые слова:

когнитивное моделирование, искусственная нейронная сеть, нейроконтроллер, извлечение правил, интерпретируемость, регулирование

Аннотация

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.

Биографии авторов

  • Даниил Витальевич Маршаков, Московский технический университет связи и информатики

    канд. техн. наук, доцент, заведующий кафедрой «Информационная безопасность» Северо-Кавказского филиала ордена Трудового Красного Знамени ФГБОУ ВО «Московский технический университет связи и информатики»

  • Ольга Леонидовна Цветкова, учреждение высшего образования Донской государственный технический университет

    канд. техн. наук, доцент, доцент кафедры «Вычислительные системы и информационная безопасность» ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет»

Библиографические ссылки

Загрузки

Опубликован

2024-05-28

Выпуск

Раздел

Информационно-измерительные, управляющие и сетевые системы

Как цитировать

Извлечение правил нейросетевого регулятора при построении когнитивных систем автоматического управления. (2024). Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 1, 62-76. https://doi.org/10.17308/sait/1995-5499/2024/1/62-76