Tehnici Neuronale in Conducerea Proceselor

Imagine preview
(9/10)

Aceasta fituica rezuma Tehnici Neuronale in Conducerea Proceselor.
Mai jos poate fi vizualizat un extras din document (aprox. 2 pagini).

Arhiva contine 10 fisiere doc, docx, pdf de 71 de pagini (in total).

Iti recomandam sa te uiti bine pe extras si pe imaginile oferite iar daca este ceea ce-ti trebuie pentru documentarea ta, o poti descarca. Ai nevoie de doar 3 puncte.

Domeniu: Automatica

Extras din document

1. Cine garantează reuşita unei aplicaţii cu reţele neuronale multistrat?.

2. Ce reprezintă un neuron înt-o reţea neuronala artificiala?.

3. Care este avantajul oferit de funcţiile de activare translatate ale neuronilor comparativ cu cele netranslatate (f(x)=x+b comparativ cu f(x)=x)?.

4. Prezentati etapele algoritmului de instruire a unei R.N.M

5. Care dintre formele lotului de instruire participa la ajustarea efectiva a parametrilor unei retele neuronale multistrat.

6. Cum proceseaza reteaua neuronala caracteristicile (coordonatele) vectorilor formelor in timpul instruirii.

7. In timpul instruirii unei rele neuronale multistrat pot exista neuroni care sa nu se instruiasca- Justificati raspunsul.

8. Ce reprezintă un prototip şi care ar fi consecinţele utilizării unui număr mai mare sau mai mic de prototipuri într-o aplicaţie cu reţele cu autoorganizare?.

9. De ce rata de instruire a reţelelor Kohonen(k(t)) nu trebuie sa fie mai mare decat valoarea 2?

10. De ce rata de instruire a reţelelor Kohonen(k(t)) nu trebuie sa apartina intervalului (1, 2)?

11. Care este explicatie ca anumite prototipuri, dupa parcurgerea algoritmului de instruire, se gasesc in afara spatiilor ocupate de formele claselor?

12. Parametrii ρ şi ci ai funcţiei radiale a unei reţele RBF pot influenţa nr. funcţiilor de bază într-o aplicaţie reală?.

13. Explicaţi diferenţa între cele două tipuri de abordări fuzzy, utilizate în conjunctie cu reţelele Kohonen şi metoda funcţiilor de potenţial.

14. Explicaţi avantajele tehnicilor fuzzy în conjuncţie cu reţelele neuronale.

15. Unde se plaseaza prototipurile în cazul abordărilor fuzzy după parcurgerea algoritmului de instruire?. Justificati raspunsul.

16. Cum sunt caracterizate formele din interiorul claselor de catre clasificatorul care utilizează tehnicile fuzzy?

17. Care sunt dezavantajele algoritmului de corectie a funcţiei discriminant (metoda funcţiilor potenţial) utilizata la clasificarea formelor?///??????????????????????????????????????????????????????????

18. Cum se pot obţine polii centrali , ci, ai funcţiilor de baza ai unei retele de tip R.B.F.?

19. Care este diferenta dintre un sistem liniar si unul neliniar, din punct de vedere al manifestari?.

20. Cum se obţine experimental, caracteristica statica a unui sistem neliniar stabil intrare mărginită - ieşire mărginită?

21. Care sunt elementele care garanteaza reuşita identificării unui sistem neliniar cu reţele neuronale multistrat?.

22. Care este functia de activarea a neuronilor stratului de iesire in cazul identificarii sistemelor cu retele neuronale multistrat?. Justificati raspunsul.

23. Care este rolul unui neuron memorie în cadrul unei reţele neuronale cu neuroni memorie?. Ce problema rezolva neuronii memorie in cazul identificarii sistemelor?

24. Neuronii memorie contribuie la propagarea erorii înapoi prin reţea- Cum se propaga informatia in cazul neuronilor memorie.

25. Care este diferenţa dintre reţelele neuronale Elman şi Jordan-

26. Care conexiuni reprezinta matricea A a unui sistem dinamic in reprezentarea inrare –stare-iesire [X(k+1)=A*X(k)+B*U(k)] intr-o retea ELMAN.

27. Care este avantajul utilizării reţelelor neuronale modulare la identificarea sistemelor?

28. Care este problema cea mai dificilă în cazul identificării sistemelor cu reţele neuronale modulare?

29. Care sunt aspectele de care trebuie să se ţină cont la instruirea reţelelor neuronale recurente utilizând reprezentarea pe stare a sistemelor dinamice?

30. In ce situaţie instrurire unei structuri neuronale care utilizează reprezentarea pe stare a unui sistem neliniar este mult mai uşoară?

31. Care este specificul aplicatiilor care utilizeaza retele neuronale RBF?

32. Explicaţi de ce se folosesc retele neuronale R.B.F. pentru aproximarea nucleelor Voltera.

33. Ce proprietate trebuie sa aiba functia neliniara pentru a putea fi aproximata cu o retea neuronala RBF?

34. Care sunt cele doua abordari majore privind utilizarea tehnicilor neuronale în conducerea proceselor?

35. Cum explicati faptul ca reglarea cu model invers face parte din categoria structurilor de reglare cu predictie?. Prin ce se caracterizeaza reglarea cu predictie.

36. Care este rolul blocul de ajustare a deplasării neuronului de ieşire, în cazul structurii de reglare cu model invers?. Cum se alege valoarea ka din cadrul schemei de reglare cu model invers?. Ce se intampla daca valoarea lui ka este mica sau daca este mare. Care este semnificatia lui : , din relaţia următoare

37. Cum va explicati faptul ca modelul invers al unui proces se instruieste de regula mai greu decat modelul direct al respectivului proces ?

38. Dispunand de realizarile {u(0),u(1), ,u(300);y(0),y(1), ,y(300) si de modelul neuronal direct y(k)=fNN(u(k-1), u(k-2), y(k-1), y(k-2), y(k-3)), Sa se prezinte etapele necesare determinarii modelului neuronal invers.

39. Care este rolul filtrului în cazul structurii de reglare cu model intern ?

40. Care este rolul modelului de referinţă in cadrul structurii de reglare adaptivă?.

41. Care este rolul modelului neuronal al procesului în cazul structurii de reglare adaptive?

42. Cum trebuie să fie ales lotul de instruire pentru modelul neuronal şi ce importanţa are acesta, în cadrul structurii de conducere adaptivă?

43. Cum se poate sintetiza, în cadrul structurii de conducere adaptivă, legea de reglare care sa tina cont de satisfacerea performantele in viitor si in acelasi timp sa se tina cont si de evolutia anterioara a erorii?

44. Cum se realizeaza siteza unui regulator PID utilizand structuri de reglare adaptive?

45. Ce informatii suplimentare ofera structura de reglare neuronala adaptiva care sitetizeaza legea de reglare PID.

46. Explicaţi termenul adaptiv din structura de reglare adaptivă cu model de referinţă

47. Explicaţi rolul regulatorului de stare constantă şi de regim tranzitoriu.

48. Ce s-ar intampla daca am avea in structura de reglare (neuro-regulator optimal de urmărire) numai regulatorul de stare constanta?

49. Ce s-ar intampla daca am avea in structura de reglare (neuro-regulator optimal de urmărire) numai regulatorul de regim tranzitoriu?

50. Deduceţi şi justificaţi relaţia

Fisiere in arhiva (10):

  • Tehnici Neuronale in Conducerea Proceselor
    • Intrebari_TNCP word final.doc
    • Intrebari_TNCP word.doc
    • Intrebari_TNCP.doc
    • Intrebari_TNCP1.doc
    • Materie_inrebari_TNCP.DOC
    • Materie_subiecte_TNCP.DOC
    • sub nr 2.docx
    • teorie pura.doc
    • Tipla3_OK.doc
    • Tiple_Ident_neu_OK.pdf