METODE ALE INTELIGENŢEI ARTIFICIALE ÎN STUDIUL SISTEMELOR MECANICE
1- ReTele neuronale ARTIFICIALE (RNA) (23 pag.)
1.1- NEURONUL CU vector de intrare
1.2- FUNCTII DE TRANSFER
1.3- ARHITECTURA RNA
1.3.1- UN STRAT DE NEURONI
1.3.2- INTRARI SI STRATURI
1.3.3- STRATURI MULTIPLE DE NEURONI
1.4- CREAREA UNEI RETELE
1.4.1- INITIALIZAREA PONDERILOR
1.5- SIMULAREA
1.6- ANTRENAREA
1.6.1- ALGORITMUL PROPAGARII INVERSE
1.7- ANTRENAREA MAI RAPIDA
1.7.1- RATA VARIABILA DE INSTRUIRE
1.7.2- PROPAGAREA INVERSA FLEXIBILA
1.7.3- ALGORITMII CU GRADIENT CONJUGAT
1.7.4- ALGORITMII QUASI-NEWTON
1.8- APLICATII
1.8.1- CATEVA RNA SIMPLE
2- RECUNOASTEREA FORMELOR (4 pag.)
2.1.- CASIFICATORII DECIZIONALI - TEORETICI
2.1.1.- Clasificatorul liniar
2.1.2.- Clasificatorul de distanta minima
2.1.3.- Clasificatorul liniar pe portiuni
2.1.4.- Clasificatori neliniari
BIBLIOGRAFIE
3. algoritmi genetici ( 8 pag.)
3.1. Structura algoritmilor genetici
3.2. Algoritmi genetici pentru optimizare numerică
BIBLIOGRAFIE
4.1. Introducere
4.2. Operatii cu multimi fuzzy
4.3. Metoda ecuatiei liniare fuzzy
BIBLIOGRAFIE
5. TOOLBOX-ul “FUZZY LOGIC” (24 pag.)
5.1. BAZELE LOGICII FUZZY
5.1.1. FUNCTII DE APARTENENTA
5.1.2.- Reguli fuzzy if-then (daca-atunci)
5.2.- Fuzzy inference systems (FIS)
5.2.1.- SISTEMUL JOB
5.2.2.- DIAGRAMA DE INFERENTA FUZZY
5.3.- Realizarea FIS-ULUI
5.3.1.- JOB-ul
5.3.2.- FIS-E
5.3.3.- MF-E
5.3.4.- R-E
5.3.5.- R-V
5.3.6.- S-V
5.3.7.- Importul si exportul din GUI-Tools
5.4.- MODUL DE LUCRU IN “COMMAND LINE”
5.4.1.- VIZUALIZAREA FUNCTIILOR
5.4.2- CONSTRUIREA UNUI FIS, PORNIND DE LA ZERO
5.4.3- EVALUAREA FIS
5.5.- INFERENTA FUZZY DE TIP SUGENO
5.5.1- UN EXEMPLU: “DOUA LINII”
5.6.- “anfis” si ANFIS EDITOR GUI
5.6.1- VALIDAREA MODELULUI PE BAZA DATELOR PENTRU VERIFICARE SI
TESTARE
5.6.2- LIMITARI ALE ANFIS
5.6.3- ANFIS EDITOR GUI
5.7.- CLUSTERIZAREA FUZZY
5.7.1- CLUSTERIZAREA FUZZY A MEDIILOR C
5.8- LUCRUL CU SIMULINK
5.8.1- CART & POLE
5.8.2- OPERATIUNEA “GROUP” (grupare)
5.8.3- UTILIZAREA MASTII (MASK)
6. MONITORIZAREA PROCESULUI DE UZARE A SCULEI LA STRUNJIRE,
UTILIZAND O RETEA NEURONALA ARTIFICIALA (34 pag.)
6.1.- INTRODUCERE
B) ACCELERATIILE PORTCUTITULUI
C)- TEMPERATURA MEDIE A TAISULUI SCULEI
D)- RUGOZITATEA R a a suprafetei prelucrate
E)- PUTEREA data de motorul electric
a)- REGIMURILE DE ASCHIERE
b)- UZURA CUTITULUI
c)- Validarea INREGISTRARILOR
6.6.- PRELUCRAREA inregistrarilOR
6.6.1- PRELUCRAREA inITIALA
6.6.2- ANALIZA SPECTRALA A INREGISTRARILOR
6.6.3.- MONITORIZAREA UZURII SCULEI UTILIZAND R.N.A.
A) AMELIORAREA GENERALIZARII
B) PRE-PROCESAREA SI POST-PROCESAREA
6.6.4- RULAREA R.N.A.
6.6.5- CALCULE STATISTICE
6.7.- MONITORIZAREA
6.8.- METODA FUZZY C-MEANS
BIBLIOGRAFIE
7. AMELIORAREA DINAMICII MASINILOR – UNELTE CU SISTEME DE CONTROL
FUZZY ADAPTIVE (26 pag.)
7.1. INTRODUCERE
7.2. variablE lingvisticE
7.3. Controlere fuzzy
7.4. FUZZIFICARE
7.5. NormalizaRE
7.6. FactorI DE scaRA
7.7. MOTORUL DE INFERENTA
7.9. AGREGAREA REGULILOR FUZZY
7.10. Conversia dintre variabilele fuzzy si cantitatile precise
7.11. Problema “Pendulul invers”
7.12. CONTROLUL FUZZY ADAPTIV
7.13. controlerul fuzzy
7.13.1. INTRODUCERE
7.13.2. ADAPTAREA ON - LINE A FACTORILOR DE SCARA
7.13.3. ALGORITMUL ADAPTIV
7.13.4. SIMULARE
BIBLIOGRAFIE