Modele neuronowe Jak wygląda model neuronowy? Model neuronowy jest siecią neuronową Sieć neuronowa jest siecią wielu prostych procesorów (przetworników informacji) zwanych neuronami, z których każdy dysponuje lokalną pamięcią w postaci wag jego połączeń z innymi neuronami. Przetwarzanie realizowane przez neuron ma całkowicie lokalny charakter – zależy ono tylko od wartości docierających do niego sygnałów oraz wartości przechowywanych w jego lokalnej pamięci wag : : : : Sieć jednokierunkowa wielowarstwowa
Czy potrafimy obliczyć wartość wyjścia sieci znając wartości jej wejść? Tak, przy założeniu, że znamy aktualne wartości wag i progów dla poszczególnych neuronów Dla uproszczenia, skupmy się dalej na sieciach o jednym wyjściu i jednym wejściu (SISO)
Wybrane modele rozmyte i schematy wnioskowania Model lingwistyczny Model lingwistyczny został wprowadzony jako sposób ujęcia wiedzy jakościowej eksperckiej w formie reguł IF-THEN x – zmienna lingwistyczna przesłanki/wejścia Xi – wartość zmiennej lingwistycznej przesłanki/wejścia y – zmienna lingwistyczna konkluzji/wyjścia Yi – wartość zmiennej lingwistycznej konkluzji/wyjścia
Elektrochemiczny
czujnik stężenia tlenu w wodzie
z autokalibracją temat pracy magisterskiej: KATEDRA INŻYNIERII BIOMEDYCZNEJ dyplomant:
Bartosz Sanner
konsultant/promotor:
dr inż..Krzysztof Suchocki data:
Gdańsk 04.04.2006
W podejściu nie-archimedesowym nazywanym też leksykograficznym również funkcja osiągania jest funkcją wektorową trzy lub więcej elementową (trzy lub więcej składnikową) Każdemu z elementów przypisuje się priorytet Pierwszy składnik przedstawia ważoną sumę wszystkich niepożądanych odchyleń dla tych zadań, które uznane zostały za twarde (tzn. dla sztywnych ograniczeń). Składnikowi temu nadaje się priorytet k = 1, Drugi składnik jest ważoną sumą wszystkich niepożądanych odchyleń dla tych zadań, którym decydent (D) nadał priorytet k = 2, Nie-archimedesowe (leksykograficzne) PZ
Integracja Polski z UE dr Joanna Wolszczak-Derlacz
www.zie.pg.gda.pl/~jwo
email: jwo@zie.pg.gda.pl Wykład 14 Scenariusze doganiania UE przez Polskę
Obserwowalność Opis systemu za pomocą modeli przestrzeni stanu poza wielkościami/sygnałami wejścia oraz wyjścia zawiera wielkości stanu będące wielkościami wewnętrznymi na które wpływają wielkości wejściowe i które, z kolei, wpływają na wielkości wyjściowe System ciągły System dyskretny u – wejścia
y – wyjścia
x – stany Przedstawiane przykłady pokazały (np. czwórnik RLC, dwa kaskadowo połączone zbiorniki), że wymiar wektora stanu, równy rzędowi systemu, jest zwykle większy, a nigdy nie mniejszy od liczby wejść czy też wyjść – i jest to prawidłowość ogólna
Stabilność Stabilność to jedna z najważniejszych właściwości systemów dynamicznych W większości przypadków, stabilność jest warunkiem koniecznym praktycznego zastosowania systemu Interesujemy się stabilnością systemu, bo chcemy:
ustabilizować system niestabilny
uczynić „bardziej” stabilnym system stabilny Istnieje kilka możliwych definicji stabilności – większość z nich odwołuje się do pojęcia punktu/stanu równowagi
Systemy rozmyte są modelami przetwarzającymi informację za pomocą zbioru reguł rozmytych „jeżeli – to” Systemy/modele rozmyte – podstawy i struktury Rozmytość jest sposobem reprezentowania niejednoznaczności (niepewności) określeń lingwistycznych (n.p. wysoka temperatura)
Poznane na poprzednich wykładach modele obiektów dynamicznych zawsze byliśmy w stanie doprowadzić do równoważnych, przy spełnieniu określonych założeń, modeli o cechach: równania różniczkowe zwyczajne z pochodnymi względem czasu
liniowe
o parametrach niezależnych od czasu
niejednorodne
z jedną lub z wieloma zmiennymi niezależnymi oraz z jedną lub wieloma zmiennymi zależnymi
Nieliniowa metoda najmniejszych kwadratów Problem liniowy Problem nieliniowy Model: Model i poszczególne obserwacje Wymiar x = n Liczba obserwacji: m Warunek:
Fermentacyjne technologie
zagospodarowania odpadów
Fermentacyjne technologie
wytwarzania enzymów i białek
terapeutycznych wysokiej wartości
Pokażemy dwie podstawowe struktury sterowania: szeregowa
ze sprzężeniem zwrotnym Powtarzane stwierdzenie – „gdyby nie struktura ze sprzężeniem zwrotnym, nie byłoby automatyki” Prawdziwe? Pokażemy na uproszczonym przykładzie, że przytoczone stwierdzenie jest uzasadnione