hrvatski

Primjena Hopfieldovih neuronskih mreža u rješavanju optimizacijskih problema

Hopfieldove neuronske mreže predstavljaju klasu dinamičkih neuronskih mreža sa širokim poljem primjena u rješavanju raznih optimizacijskih problema. Također mnogi algebarski problemi, mogu se formulirati kao optimizacijski problemi i riješiti primjenom Hopfieldove neuronske mreže. U ovom radu riješeni su problemi kvadratičnog programiranja, invertiranja matrica i rješavanja linearnih matričnih jednadžbi, te su primijenjeni kod sinteze linearnog regulatora inverznog njihala. Prilikom učenja Hopfieldove neuronske mreže korišten je gradijentni algoritam. Upravljački sustav inverznog njihala testiran je nizom simulacija s različitim kutevima otklona od inverznog položaja. Rezultati simulacija pokazuju da Hopfieldova neuronska mreža daje zadovoljavajuća rješenja u području gdje je sustav moguće upravljati linearnim regulatorom. Za implementaciju Hopfieldovih neuronskih mreža i usporedbu dobivenih rezultata s egzaktnim rješenjima korišten je programski paket Matlab.

Hopfieldova neuronska mreža, optimizacija, gradijentni algoritam

nije evidentirano