Введе-ние.........................................................................................................................3

Глава 1. Нейронечеткие методы вычислений

1.1. Основные положения метода нечеткого управле-ния.................................................................................................................6

1.2. Нейронные сети в системах контроля и управле-ния.................................................................................................................9

Глава 2. Алгоритм реализации нечеткого контроллера на основе сетей обратного распространения.

2.1. Нейронные сети с обратным распространением ошиб-ки......................................................................................................16

2.2. Алгоритм обучения с обратным распространением ошиб-ки..............................................................................................19

2.3. Алгоритм работы нечеткого контроллера.............27

2.4. Обучающий алгоритм нечеткого контроллера......31

Глава 3. Методы управления в компьютерно - интегрированном про-изводстве.

3.1. Компьютерно- интегрированное производство.......39

3.2. Типовой технологический маршрут изготовления КМОП ИС............................................................................................41

Глава 4. Реализация программного обеспечения и результаты имита-ционного моделирования алгоритма нечёткого контроллера

4.1. Реализация алгоритма нечеткого контроллера высокотемпе-ратурных операций.............................................45

4.2. Результаты имитационного моделирования..........52

4.3. Вы-вод........................................................................................................64

Глава 5. Сегментация рынка контроллеров на основе нейронных се-тей.

5.1. Общие положе-ния.............................................................................66

5.2. Методика расчета сегментации рынка...................66

5.3. Поиск сегментов рынка нечетких контроллеров...70

5.4. Вы-вод.........................................................................................................74

Глава 6. Электробезопасность в помещениях вычислительных цен-тров.

6.1. Анализ вредных воздействий на организм человека при ра-боте на ЭВМ......................................................................76

6.2. Электроопасность при работе с ЭВМ..........................77

6.3. Факторы влияющие на степень поражения электрическим током..........................................................................78

6.4. Медицинская помощь при поражении электрическим то-ком........................................................................................80

6.5. Организационные и Технические мероприятия по безопас-ности эксплуатации...................................................81

6.6. Вы-вод........................................................................................................82

Заключе-ние..............................................................................................................83

Литерату-ра...........................................................................................................84

Приложе-ние.............................................................................................................86

В настоящее время термин нечеткости все больше привлекает внима-ние специалистов из различных областей науки. Возрастание роли вычис-лительной техники в жизни людей связано с растущей потребностью чело-века в различного рода информации. Именно эта потребность все больше увеличивает роль компьютерных систем в нашей жизни. Но увеличение ро-ли компьютеров в жизни человека выдвигает другую проблему, проблему общения человека и компьютера.

Современные компьютеры построены на четких математических правилах и они понимают только специальные четкие языки, которые стро-го математически описывают решение задачи и проблемы, которые вкла-дывает в него человек. Но с другой стороны в жизни самого человека, в его естественном языке, очень мало четких понятий, так как человек, как и знания его в большинстве областей нечетки. Такое различие между челове-ком и компьютером ограничивает решаемые компьютером задачи.

Четверть века назад Л.Заде предложил теорию нечетких множеств, позволяющую описывать нечеткие понятия и знания, оперировать этими знаниями и делать нечеткие выводы. Методология построения различных нечетких систем значительно расширила области применения компьютеров и более того, такие системы можно в принципе создавать практически в любой области деятельности человека.

Применение нечеткой логики эффективно в системах управления, ма-тематические модели которых неизвестны, очень сложны или изменяются во времени, для нелинейных или динамических процессов.

Идея нечеткого управления заключается в реализации с помощью программных или аппаратных средств качественного процесса решения за-дачи, при котором осуществляется обработка большого количества правил типа «если ... то». Однако в ряде случаев нечеткая логика может привести к значительному увеличению объема вычислений. Решением данной пробле-мы является применение нечетких нейросетевых структур, обладающая возможностью параллельного вычисления с высокой степенью гибкости и способностью к адаптации и обучению. Целью данной работы является разработка программного обеспечения для имитационного моделирования контроллера с нечеткой логикой на основе нейронной сети обратного рас-пространения и анализ эффективности алгоритмов построения и обучения сетей данного типа.

Глава 1-6.

1. Баринов В.В., Бахмач О.Ф., Крупкина Т.Ю. Сравнительный анализ эф-фективности алгоритмов обучения нейроподобной сети с помощью ими-тационного моделирования.//Тезисы докладов Всероссийской научно технической конференции «Актуальные проблемы твердотельной элек-троники и микроэлектроники» Таганрог 1994

2. Баринов В.В., Бахмач О.Ф., Крупкина Т.Ю. Использование самооргани-зующихся сетей при решении задач нечеткого управления //Тезисы док-ладов Всероссийской научно-технической конференции «Электроника и информатика-95» - Зеленоград 1995

3. Тэрано, К. Асал, М. Сугэю Прикладные нечеткие системы //М: Мир 1993

4. Уоссермен Нейрокомпьютерная техника //М: Мир 1992

5. Chin-Teng Lin, C.S. George Lee, Neural-network-based fuzzy logic control and decision system //IEEE Transactions on computers? Vol. 40, №12, De-cember 1991

6. John McGehee, Semiconductor manufacturing excellence and the strategic value of CIM //Texas Instruments, Future FAB International

7. Samuel H. Huang, Hong-Chao Zhang Artificial neural networks in manufac-turing concepts, applications, and perspectives //IEEE Transactions on compo-nents Vol. 17, №2, June 1994

8. Roop L. Mahajan, Peter Hoper, William Atkins Neural nets and fuzzy logic for semiconductor manufacturing Part 1,2 //Semiconductor International /217 July 1995

9. Stephen Thaler Fuzzy rule generation based on a neural network approach //Electronic Engineering July 1993

Глава 7.

1. Ильин Ю.М., Короткова Т.Л., Костина Г.Д., Методические указания к курсовой работе и дипломному проектированию по расчету экономиче-ской эффективности от внедрения АСУТП и САПР //М: МИЭТ, 1987

2. Моисеева Сборник деловых игр по маркетингу//М: МИЭТ, 1993

3. Проскуряков А.В., Моисеева Н.К., Анискин Ю.П. Экономика и организа-ция разработок, освоения и производства изделий микроэлектроники //М: Высшая школа 1987

Глава 6.

1. П. А. Долин «Справочник по технике безопасности» //М: Энергоатомиз-дат 1984г.

2. З. М. Золиной «Охрана труда при выполнении монотонной работы» Те-матический сборник //М: МИЭТ

3. В. И. Каракеян, Л. А. Константинова, В. М. Писеев «Лабораторный прак-тикум по курсу «Производственная и экологическая безопасность в мик-роэлектронике»»// М:1990г.

4. В. И. Каракеян, В. М. Писеев «Методы и средства обеспечения опти-мальных параметров производственной среды на предприятиях элек-тронной промышленности»//М: Учебное пособие 1987г.

5. Л. А. Константинова, Н. М. Ларионов, В. М. Писеев «Методы и средства обеспечения безопасности технологических процессов на предприятиях электронной промышленности»//М : 1990г.

Примечаний нет.