Исследование структуры рецептивного поля в визуальном методе решения задачи линейного программирования

Николай Александрович Ольховский

ПРЕПРИНТ

Эта статья является препринтом и не была отрецензирована.
О результатах, изложенных в препринтах, не следует сообщать в СМИ как о проверенной информации.

Исследование структуры рецептивного поля в визуальном методе решения задачи линейного программирования

Н. А. Ольховский

2023-09-19

https://doi.org/10.24108/preprints-3112771

В статье описан метод определения проекции произвольного вектора на гиперплоскость в многомерном пространстве путем взаимодействия суперкомпьютера и искусственной нейронной сети. Суперкомпьютер строит визуальное представление гиперплоскости в окрестности некоторой точки. Визуальный образ обрабатывается нейронной сетью прямого распространения. В качестве ответа нейронная сеть возвращает направление проекции заданного вектора на гиперплоскость. В статье описано построение обучающего множества, проектирование, оптимизация и обучение нейронной сети. Представлены результаты вычислительных экспериментов с различными конфигурациями нейронных сетей.

Ссылка для цитирования:

Ольховский Н. А. 2023. Исследование структуры рецептивного поля в визуальном методе решения задачи линейного программирования. PREPRINTS.RU. https://doi.org/10.24108/preprints-3112771

Список литературы

1. Соколинская И.М., Соколинский Л.Б. О решении задачи линейного программирования в эпоху больших данных // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2017). Короткие статьи и описания плакатов. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2017. C. 471–484. URL: http://omega.sp.susu.ru/pavt2017/short/014.pdf.

2. Brogaard J., Hendershott T., Riordan R. High-Frequency Trading and Price Discovery // Review of Financial Studies. 2014. Vol. 27, no. 8. P. 2267–2306. DOI: 10.1093/rfs/hhu032.

3. Deng S., Huang X., Wang J., et al. A Decision Support System for Trading in Apple Futures Market Using Predictions Fusion // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 1271–1285. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3047138.

4. Seregin G. Lecture notes on regularity theory for the Navier-Stokes equations. Singapore: World Scientific Publishing Company, 2014. 268 p. DOI: 10.1142/9314.

5. Demin D.A. Synthesis of optimal control of technological processes based on a multialternative parametric description of the final state. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2017. Vol. 3, 4(87). P. 51–63. DOI: 10.15587/1729-4061.2017.105294.

6. Kazarinov L.S., Shnayder D.A., Kolesnikova O.V. Heat load control in steam boilers. 2017 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing, ICIEAM 2017 - Proceedings. IEEE, 2017. DOI: 10.1109/ICIEAM.2017.8076177.

7. Zagoskina E.V., Barbasova T.A., Shnaider D.A. Intelligent Control System of Blast-furnace Melting Ffiency. SIBIRCON 2019 - International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences, Proceedings. IEEE, 2019. P. 710–713. DOI: 10.1109/SIBIRCON48586.2019.8958221.

8. Fleming J., Yan X., Allison C., et al. Real-time predictive eco-driving assistance considering road geometry and long-range radar measurements. IET Intelligent Transport Systems. 2021. Vol. 15, no. 4. P. 573–583. DOI: 10.1049/ITR2.12047.

9. Scholl M., Minnerup K., Reiter C., et al. Optimization of a thermal management system for battery electric vehicles. 14th International Conference on Ecological Vehicles and Renewable Energies, EVER 2019. IEEE, 2019. DOI: 10.1109/EVER.2019.8813657.

10. Meisel S. Dynamic Vehicle Routing. Anticipatory Optimization for Dynamic Decision Making. Operations Research/Computer Science Interfaces Series, vol. 51. New York, NY: Springer, 2011. P. 77–96. DOI: 10.1007/978-1-4614-0505-4_6.

11. Cheng A.M.K. Real-Time Scheduling and Schedulability Analysis. Real-Time Systems: Scheduling, Analysis, and Verification. John Wiley, Sons, 2002. P. 41–85. DOI: 10.1002/0471224626.CH3.

12. Kopetz H. Real-Time Scheduling. Real-Time Systems. Real-Time Systems Series. Boston, MA: Springer, 2011. P. 239–258. DOI: 10.1007/978-1-4419-8237-7_10.

13. Ольховский Н.А., Соколинский Л.Б. Визуальное представление многомерных задач линейного программирования // ВестникЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2022. Т. 11, № 1. C. 31–56. DOI: 10.14529/cmse220103.

ПРЕПРИНТ

ИНФОРМАЦИЯ