СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСЧЕТА ОПТИМАЛЬНОГО МАНЕВРА: УСТРОЙСТВО И ПРИНЦИП РАБОТЫ

Anastas Leonidovich Boran-Keshishyan, Dmitriy Vyacheslavovich Yazov


Аннотация


Система автоматического расчета оптимального маневра является уникальной в своем роде и представляет собой навигационную систему, состоящей из нейронной сети с алгоритмом обратного распространения ошибки с применением модели обучения без учителя. Система АРОМ является комплексом специальных программ, вычислительных процессоров и внешних датчиков, представляющий собой интегрированную систему, производящую построение внешней среды как математическую модель, на основании принимаемых данных. Основная идея, которую преследуют авторы статьи, это построение абсолютно новой навигационной системы, способной рассчитывать в автоматическом режиме маневр расхождения судна в море. Так же, будет возможно полное интегрирование всего навигационного оборудования в единую систему для облегчения работы вахтенного помощника капитана на мостике, а так же уменьшения влияния человеческого фактора. В статье описывается устройство и принцип работы новой навигационной системы, построенной при помощи нейронных сетей. Данный принцип конструкции навигационной системы позволяет повысить точность расчетов, динамическую устойчивость работы и эффективность регулирования движения флота. Как дополнительная функция, доступна голосовое управление всей системой для удобства использования и быстроты реагирования. На основании проведенных работ, предлагается внедрение системы на суда современного морского торгового флота, как помощник судоводителям. Так же, если учесть специфику выполняемых задач при конструкции системы, система АРОМ может найти применение и на кораблях Военно-Морского Флота России

Ключевые слова


СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСЧЕТА ОПТИМАЛЬНОГО МАНЕВРА (АРОМ); НЕЙРОННЫЕ СЕТИ; ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ ФАКТОР; ГОЛОСОВОЕ УПРАВЛЕНИЕ

Литература


Боран-Кешишьян А. Л. Анализ надёжности технических средств сложных человеко-машинных систем при известных законах распределения времени до отказа элементов//Вестник Донского государственного технического университета. М.: ИНФРА-М. V. 1. I. 5. C. 59-67. DOI: 10.12737/1281 DOI: 10.12737/1281

Боран-Кешишьян А. Л. Нечетко-возможностные модели надежности эргатических составляющих тренажерно-обучающих систем//Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки. 2012. №4. С.197-201.

Боран-Кешишьян А. Л. Новая обобщенная модель оценки надежности программного обеспечения современных тренажерных обучающих систем на основе вероятностно-возможного представления//Естественные и технические науки. 2013. № 1 (63). С. 376-379.

Боран-Кешишьян А. Л. Новая возможностно-вероятностная модель структурной надежности эргатических составляющих тренажерных обучающих систем//Бюллетень транспортной информации. 2012. № 10. С. 30-33

Боран-Кешишьян А. Л. Новый подход к анализу надежности технических средств тренажерно-обучающих систем с конечным или бесконечным числом внутренних состояний//Бюллетень транспортной информации. 2012. № 12. С. 25-28

Боран-Кешишьян А. Л. Новая обобщенная модель оценки надежности программного обеспечения современных тренажерных обучающих систем на основе вероятностно-возможностного представления//Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2013. № 1. С. 28-32

Жантасова Б.Т. Принцип работы модуля нечетко-нейронного управления на основе алгоритма обратного распространения ошибки. Костанайский государственный университет им. А. Байтурсынова. C. 86 -91.

Artificial Neural Networks: Concepts and Theory, IEEE Computer Society Press, 1992

Короткий С. Нейронные сети: основные положения. URL: http://www.shestopaloff.ca/kyriako/Russian/Artificial_Intelligence/Some_publications/Korotky_Neuron_network_Lectures.pdf (12.07.2013).

URL:http://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственная_нейронная_сеть




DOI: https://doi.org/10.12731/wsd-2014-6.1-21

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.




(c) 2016 В мире научных открытий



ISSN 2658-6649 (print)

ISSN 2658-6657 (online)

HotLog Яндекс цитирования