Анализ сложных нейросетевых структур методами цифровой фильтрации и дискретной свертки тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Волохов, Виктор Викторович

• Волохов, Виктор Викторович
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Волохов, Виктор Викторович

ВВЕДЕНИЕ.

1 ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ РАЗРАБОТОК.

1.1 Нейронные сети.

1.2 Виды нейронных сетей.

1.3 Шагающие роботы.

1.4 Композиционная концепция и биологический подход в построении шагающих роботов.

1.5 История создания «многоногих» роботов.

1.6 Назначение шагающих роботов, роботы-андроиды.

1.7 Разработка экзоскелетонов.

1.8 Исследование ходьбы человека в фазе заднего толчка.

1.9 Биологические многоканальные системы управления.

1.10 Выводы.

2 БИОНИЧЕСКАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКИМИ УСТРОЙСТВАМИ.

2.1 Известные устройства управления искусственными конечностями.

2.2 Математическая модель известного устройства управления искусственной конечностью.

2.3 Бионический шагающий аппарат.

2.4 Принцип работы бионического шагающего аппарата.

2.5 Влияние рельефа местности и темпа движения на рисунок походки шагающего аппарата.

2.6 Формирование сигнала управления.

2.7 Двухканальная система управления бионическим шагающим аппаратом.

2.8 Математическая модель бионического шагающего аппарата.

2.9. «Критерий красоты движения» бионического шагающего аппарата.

2.10 Экономизация энергетических затрат при применении бионического сигнала управления.

2.11 Выводы.

3 АНАЛИЗ КОЛЕБАТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ В РЕШАЮЩЕЙ

ФАЗЕ ШАГА - ФАЗЕ ЗАДНЕГО ТОЛЧКА. ФОРМИРОВАНИЕ БИОНИЧЕСКОГО СИГНАЛА УПРАВЛЕНИЯ.

3.1 Свободные колебания ненагруженной стопы шагающего аппарата.

3.2 Расчет вынужденных колебаний, вызванных управляющим воздействием в виде импульсов прямоугольной и пилообразной формы, методом интеграла Дюамеля.

3.3 Бионический режим управления.

3.4 Формирование сигнала управления дискретной сверткой.

3.5 Расчет деполяризационных процессов.

3.6 Разностный сигнал деполяризации.

3.7 Апериодический режим и дискретная свертка.

3.8 Математический расчет сигнала в канале обратной связи.

3.9 Большая глубина обратной связи.

3.10 Колебательный режим и дискретная свертка.

3.11 Математический расчет сигнала в канале обратной связи.

3.12 Дискретная свертка при больших глубинах обратной связи.

3.13 Высокочастотный диапазон.

3.13.1 Частота импульсов F = 200 Гц.

3.13.2 Частота импульсов F = 400 Гц.

3.13.3 Частота импульсов F= 600 Гц.

3.14 Формирование сигнала управления волновым генератором.

3.15 Запаздывающая дискретная свертка в высокочастотном диапазоне

3.16 Смещенная дискретная свертка в колебательном режиме.

3.17 Выводы.

4 МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛОЖНЫХ НЕЙРОННЫХ СТРУКТУР ЖЕЛАТИНОЗНОЙ СУБСТАНЦИИ РОЛАНДО С ПОМОЩЬЮ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ.

4.1 Цель исследований.

4.2 Моделирование деполяризационных процессов с помощью однозвенного биологического фильтра.

4.3 Расчет однозвенного биологического фильтра.

4.4 Моделирование деполяризационных процессов с помощью двухзвенного биологического фильтра при одинаковых постоянных времени т.

4.5 Моделирование деполяризационных процессов с помощью двухзвенного биологического фильтра при разных постоянных времени т.

4.6 Моделирование постдеполяризационных процессов с помощью двухзвенного биологического фильтра.

4.7 Расчет двухзвенного биологического фильтра.

4.8 Моделирование деполяризационных процессов с помощью трехзвенного биологического фильтра.

4.9 Исследование влияния периода следования импульсов на функционирование нейронного генератора сигнала управления.

4.10 Исследование влияния постоянной времени т3 на функционирование нейронного генератора сигнала управления.

4.11 Исследование влияния постоянной времени т2 на функционирование нейронного генератора сигнала управления.

4.12 Исследование влияния постоянной времени ij на функционирование нейронного генератора сигнала управления.

4.13 Исследование влияния амплитуды входных сенсорных сигналов на функционирование нейронного генератора сигнала управления.

4.14 Моделирование деполяризационных процессов с помощью четырехзвенного биологического фильтра.

4.15 Моделирование деполяризационных процессов с помощью пятизвенного биологического фильтра.

4.16 Анализ устойчивости функционирования нейронного генератора бионического сигнала управления.

4.17 Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Анализ сложных нейросетевых структур методами цифровой фильтрации и дискретной свертки»

Актуальность проблемы. В настоящее время террористические акты и локальные войны часто приводят к поражению и невосполнимой утрате верхних и нижних конечностей, в связи с этим возрастает потребность в их замене совершенными протезирующими устройствами. Не менее актуальной является задача разработки надежных и экономичных шагающих аппаратов. Техногенные аварии, такие как на Чернобыльской АЭС, ставят на повестку дня создание совершенных шагающих аппаратов и роботов, которые способны заменить человека в опасных условиях. Таким образом, разработка протезирующих устройств с активной фазой отталкивания и использование их аналогов в конструкциях шагающих аппаратов являются актуальной задачей роботостроения и протезостроения.

Создание таких надежных и совершенных биотехнических конструкций возможно при использовании в качестве прототипа аналогичных систем опорно-двигательного аппарата человеческого организма. В этом отношении моделирование естественных систем и разработка на их основе совершенных биотехнических устройств является весьма актуальной задачей.

Объект исследования. Объектом данного исследования является известная в нейрофизиологии гипотеза, основанная на управляющем действии на скелетные мышцы со стороны сложного нейронного комплекса пирамидных нейронов и нейронов желатинозной субстанции Роландо.

Предмет исследования. Предметом исследования является сложный нейронный комплекс пирамидных нейронов и нейронов желатинозной субстанции Роландо.

Цель работы. Целью работы является анализ сложных нейросетевых структур, включающих пирамидные нейроны и нейроны желатинозной субстанции Роландо, методами цифровой фильтрации и дискретной свертки. Основываясь на результатах проведенного анализа разработать и исследовать модель, воспроизводящую сложный нейронный комплекс пирамидных нейронов и нейронов желатинозной субстанции Роландо. На базе полученной модели разработать биотехнические устройства, использующие особенности обработки информации в мозговых структурах живого организма.

Основные задачи исследований. Для достижения цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Разработать бионическую систему управления шагающим аппаратом, позволяющую приблизить рисунок движения к естественному.

2. Исследовать влияние синаптических запаздываний в модели нейронного комплекса пирамидных и желатинозных нейронов субстанции Роландо и количества звеньев цифрового биологического фильтра на устойчивый режим работы разработанного шагающего аппарата.

3. Оценить степень экономии энергетических затрат при использовании нейронного комплекса в качестве формирователя цифрового бионического сигнала управления.

4. Рассчитать коэффициент плавности движения, показывающий преимущества бионического принципа управления в конструкции шагающего аппарата.

Методы исследований. Поставленные задачи решены при помощи применения системного анализа, методов цифровой обработки сигналов, методов теории автоматического управления и вычислительной техники.

Научная новизна. Заключается в следующих результатах:

- разработана модель, адекватно воспроизводящая известную в нейрофизиологии нейронную систему управления - сложный нейронный комплекс пирамидных и желатинозных нейронов субстанции Роландо;

- на базе полученной модели синтезирована бионическая система управления техническими устройствами;

- применен математический аппарат дискретной свертки для анализа дискретных сигналов, формируемых в цепи обратной связи нейронной системы управления;

- показано, что аналогом биологической системы управления могут быть рекурсивные цифровые фильтры;

- разработан критерий оценки основной фазы движения шагающего аппарата - фазы заднего толчка;

- применены биологические принципы демпфирования упругих колебаний в разработанном техническом устройстве.

Практическая ценность. Заключается в том, что создан и апробирован программный комплекс, моделирующий сложную нейронную систему управления и обработки информации, в основе которой лежит взаимосвязанный комплекс нейронных структур спинного мозга.

Разработана бионическая система управления шагающим аппаратом, использующая в качестве прототипа биологическую систему управления на базе сложного нейронного комплекса пирамидных и желатинозных нейронов субстанции Роландо и позволяющая приблизить рисунок движения к естественному.

Реализация результатов работы. Автором работы получено два патента РФ на изобретения. Подана заявка на получение патента РФ и получено приоритетное письмо от 08.09.2005 №2005128116 на изобретение. Результаты исследований использованы в учебном процессе Кубанского государственного технологического университета при разработке курса «Нейрокомпьютерные системы» и «Системы цифровой обработки сигналов», а также в учебном процессе Кубанского государственного университета при подготовке курса «Биофизика».

Результаты работы внедрены в организации ОАО «Медтехника». Акт внедрения прилагается.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на IV Международной конференции по математическому моделированию в г. Якутске, Девятой Всероссийской конференции «Наука. Экология. Образование» г. Анапа; VI Международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права» г. Сочи, Международной конференции ИВТН-2004 «Информационно-вычислительные технологии в решении фундаментальных научных проблем и прикладных задач химии, биологии, фармацевтики, медицины», Международной конференции ИВТН-2004 «Информационно-вычислительные технологии в фундаментальных и прикладных физико-математических исследованиях». Работа отмечена почетной грамотой по итогам краевого конкурса «Лучшая научная и творческая работа аспирантов высших учебных заведений Краснодарского края» 2003 года.

Основные положения, выносимые па защиту:

- шагающий аппарат с дискретной бионической системой управления;

- математическая модель разработанного шагающего аппарата с бионической системой управления;

- показатели качества выполнения заднего толчка в шагающем аппарате с бионической системой управления в виде рассчитанных коэффициентов и графиков.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 17 научных работ, включая два изобретения, на которые получены патенты РФ, и одну заявку на патент РФ на изобретение.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения и списка использованной литературы. Работа изложена на 159 страницах, содержит 107 рисунков, 22 таблицы.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Волохов, Виктор Викторович

4.17 Выводы

1. При проектировании бионических шагающих аппаратов и протезирующих устройств на их основе, для формирования сигнала управления оптимальной формы целесообразно использовать цифровые рекурсивные фильтры второго и третьего порядка.

2. Нейронная система управления со сложными многозвенными цифровыми фильтрами входит в режим самовозбуждения и характеризуется неустойчивостью работы, что не соответствует результатам, полученным в нейрофизиологических экспериментах.

3. Маловероятно функционирование цифровых рекурсивных фильтров высокой степени сложности в живом мозге. Использование таких фильтров при конструировании бионических систем управления нецелесообразно.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Разработано бионическое устройство управления шагающим аппаратом, на базе которого могут быть сконструированы протезирующие устройства с активным режимом отталкивания от опоры, воспроизводящие биологический закон управления скелетными мышцами.

2. Применение бионического сигнала управления, формируемого сложным комплексом пирамидных нейронов и нейронов желатинозной субстанции Роландо, позволяет достичь плавности движения в фазе заднего толчка и приблизиться к естественной опорной реакции при нормальной ходьбе.

3. Рассчитаны коэффициенты экономии энергетических затрат и коэффициент плавности движения, которые показывают преимущества применения бионического сигнала управления.

4. Для оценки качества передвижения введен критерий красоты движения, позволяющий сравнить качество движения в естественном режиме с качеством движения разработанного шагающего аппарата.

5. Рассчитана устойчивость модели бионического шагающего аппарата при помощи критерия Найквиста и диаграммы Боде.

6. Применен математический аппарат дискретной свертки для расчета цепи обратной связи и показана возможность регулирования динамики и временного течения сигнала управления изменением параметров разностного сигнала.

7. При проектировании протезирующих устройств и разработке на их основе бионических шагающих аппаратов, целесообразно использовать цифровые рекурсивные биофильтры второго и третьего порядка, формирующие сигнал управления оптимальной формы.

8. Нейронная система управления со сложными многозвенными цифровыми биофильтрами входит в режим самовозбуждения и характеризуется неустойчивостью работы, что не свойственно реальным системам управления.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Волохов, Виктор Викторович, 2006 год

1. Агзамов Д.С., Загородний Н.В., Макунин В.И. Тотальное эндопротезнрованне тазобедренного сустава при ревматических заболеваниях. // Вестник травматологии и ортопедии им. Приорова Н.Н. 2005.

2. Алексеев Е.Р. Mathcad 12. М.: NT press, 2005.

3. Алехин А.И., Лавров В.Н., Гончаров Н.Г. Тотальное эндопротезирование коленного сустава в комплексном лечении больных с последствиями туберкулезного и неспецифического гонита // Вестник травматологии и ортопедии им. Приорова Н.Н. 2005.

4. Ахапкин Ю.К., Всеволдов Н.И., Барцев С.И. и др. Биотехника новое направление компьютеризации. Серия «Теоретическая и прикладная биофизика». -М.: изд. ВИНИИТИ, 1990.

5. Ахтямов Н.Ф., Туренков С.В., Гараненко А.Д. Возможности тактического варианта тотального эндопротезирования тазобедренного сустава при диспластическом коксартрозе. // Вестник травматологии и ортопедии им. Приорова Н.Н. 2004.

6. Барроу Г.Дж., Крауфорд Дж.Ф. Робот Эдинбургского университета/ // В кн.: Интегральные роботы. Сб. статей. Вып. 2. Пер. с англ. Под ред. Г.Е. Поздняка. М.: Мир, 1975.

7. Белецкий В.В. Двуногая ходьба. М.: Наука, 1984.

8. Бернштейн Н.А. Очерки по физиологии движений и физиологии активности. М.: Медицина, 1966.

9. Бессонов С.В., Орлецкий А.К., Кассиль В.Л. Особенности анестезиологического обеспечения эндопротезирования крупных суставов нижних конечностей. // Вестник травматологии и ортопедии им. Приорова Н.Н. 2005.

10. Борцов Ю.А., Поляхов Н.Д., Путов В.В. Электромеханические системы с адаптивным и модальным управлением. Л.: Энергоатомиздат, 1984.

11. П.Брискин Е.С., Вавилин Г.Д., Голицин И.В. и др. Проблемы расчёта и проектирования шагающих машин грунтовой проходимости. // Доклады научной школы— конференции «Мобильные роботы и мехатронные системы». М.: Институт механики МГУ, 1999.

12. Брискин Е.С., Соболев В.М. Тяговая динамика шагающих машин с ортогональными движителями // Проблемы машиностроения и надёжности машин, 1990.

13. П.Брискин Е.С., Чернышев В.В. Экспериментальные исследования динамики многоопорной шагающей машины с движителем лямбдаобразного типа // Известия вузов. Машиностроение. 1999.

14. Буачидзе О.Ш., Волошин В.П., Зубико B.C., Оноприенко Г.А., Мартыненко Д.В. Тотальное замещение тазобедренного сустава при тяжелых последствиях его повреждений. // Вестник травматологии и ортопедии им. Приорова Н.Н. 2004.

15. Бурдаков С.Ф., Мирошник И.В.Стельмаков Р.Э. Системы управления движением колесных роботов. СПб.: Наука, 2001.

16. Воробьев Е.И., Шехвиц Э.И. Проектирование промышленных роботов. // Учеб. пособие для машиностроит. техникумов. М.: Машиностроение, 1993.

17. Воротников В.И. Задачи и методы исследования устойчивости и стабилизации движения по отношению к части переменных: направления исследования, результаты, особенности // Автоматика и телемеханика. 1993.

18. Вукобратович М. Шагающие роботы и антропоморфные механизмы. // Пер. с англ. Ю.А. Шнейдера Под ред. B.C. Гурфинкеля. М.: Мир, 1976.

19. Вукобратович М., Стокич Д. Управление манипуляционными роботами.- М.: Наука, 1985.

20. Гаммер П. Сюсц К. Кальмар Я. Устройство миоэлектрического управления искусственной конечностью. // Патент РФ 2108768, A61F2/72.

21. Голубев Ю.Ф., Корянов В.В. Построение движений инсектоморфного робота, преодолевающего комбинацию препятствий с помощью сил кулоновского трения. // Известия РАН, Теория и системы управления № 3, 2005.

22. Горбань А., Россиев Д. Нейронные сети на персональном компьютере. -Новосибирск, Наука, 1996.

23. Горбань А.Н. Возможности нейронных сетей // Нейроинформатика. -Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.

24. Давыдов Н.И. Модельные исследования одноконтурной автоматической системы регулирования с колебательным объектом // Теплоэнергетика. -2004.

25. Дещеревский В.В. Модели мышечного сокращения. М.: 1992.

26. Дмитриев В.М., Арайс JI.A., Шутенков А.В. Автоматизация моделирования промышленных роботов. М.: Машиностроение, 1995.

27. Донской Д.Д., Зациорский В.М. Биомеханика. // ФиС. М.: 1978.

28. Дувидович БД, Сергеева С.В., Лузин С.Н., Спивак В.Г., Пантелеева М.И. Первичное протезирование как медико-техническая реабилитация инвалидов с ампутированными культями нижних конечностей. // Вестник травматологии и ортопедии им. Приорова Н.Н. 2002.

29. Дунин-Барковский B.JI. Информационные процессы в нейронных структурах. М.: Наука, 1978.

30. Дунин-Барковский B.JI. Нейрокибернетика, нейроинформатика, нейрокомпьютеры // Нейроинформатика. Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.

31. Екклс Дж., Костюк П.Г., Шмидт Р.Ф. Про природу и функциональное значение электро-тонического потенциала дорзалыюго корешка. // Физиол. журн. №3,1969.

32. Зенкевич C.JI., Ющенко А.С. Управление роботами. Основы управления манипуляционными роботами. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000.

33. Ивахненко А.Г. Персептроны. Киев: Наукова думка, 1974.

34. История, настоящее и будущее шагающих механизмов. // Компьютер и жизнь №1,2003.

35. Итоги науки и техники. Сер. «Физ. и Матем. модели нейронных сетей» // Под ред. А.А. Веденова. М.: Изд-во ВИНИТИ, 1992.

36. Камышный Н.М., Автоматизация загрузки станков. М.: Машиностроение, 1977.

37. Корышков Н.А. Платонов С.М., Корышков А.Н., Яснев Д.С. Эндопротезирование мелкого сустава стопы. // Вестник травматологии и ортопедии им. Приорова Н.Н. 2005.

38. Красковский Е.Я., Дружинин Ю.А., Филатов Е.М. Расчет и конструирование механизмов приборов и вычислительных систем. Учебное пособие для приборостроительных специальностей вузов. М.: Высш. шк., 1991.

39. Красников В.Д., Промышленные роботы и манипуляторы. // Учебное пособие Ростов-на-Дону: Институт с/х машиностроения, 1981.

40. Круглов В.В., Борисов В.В Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия-Телеком, 2001.

41. Кудимов О.А., Нуждин В.И., Попова Т.П., Хоранов Ю.Г., Караманов С.В. Опыт эндопротезирования коленного сустава в специализированном отделении ЦИГП им. Приорова Н.Н. // Вестник травматологии и ортопедии им. Приорова Н.Н. 2005.

42. Макаров И.М., Охоцимский Д.Е., Попов Е.П. Исследование робототехнических систем. // Сб. научных статей. М.: Наука, 1982.

43. Мартыненко Ю.Г. Динамика мобильных роботов. // Соросовский образовательный журнал. Том 6, №5, 2000.

44. Масалович А.И. От нейрона к нейрокомпьютеру // Журнал доктора Добба,-1992.- N.1.

45. Мачульский И.И., Запятой В.П., Майоров Ю.П. и др. Робототехнические системы и комплексы. // Учеб. пособие для студентов вузов ж.-д. трансп. Под ред. И.И. Мачульского. М.: Транспорт, 1999.

46. Механика промышленных роботов; Учебное пособие для вузов: в 3 кн. / Под ред. К.В. Фролова, Е.И. Воробьева. М.: Высш. шк., 1988.

47. Минский М., Пейперт С. Персептроны. М.: Мир - 1971.

48. Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.

49. Миркес Е.М. Обучение сетей с пороговыми нейронами. Красноярск: Изд-во КГТУ, 1997.

50. Мирошник И.В., Никифоров В.О., Шиегин В.В. Управление движением кинематически избыточных манипуляционных роботов // Изв. РАН: Теория и системы управления. 2001.

51. Мирошник И.В., Фрадков A.JL, Никифоров В.О. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. СПб.: Наука, 2000.

52. Монахова Е. Нейрохирурги с Ордынки // PC Week/RE, №9, 1995 г.

53. Пол Р. Моделирование, планирование траекторий и управление движением робота манипулятора. Пер. с англ. А.Ф. Верещагина, B.JI. Генерозова. Под ред. Е.П. Попова. - М.: Наука, 1976.

54. Проектирование нечетких систем управления: метод, указания // Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет им. В.И. Ульянова (Ленина) «ЛЭТИ»; сост. Ю.А.Кораблев и др. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2003.

55. Рачков М.Ю. Системы приводов технологических роботов вертикального перемещения. //Дис. д-ра техн. наук: 05.02.03. М.: 1997.

56. Ремизов А.Н., Максина А.Г. Сборник задач по медицинской и биологической физике. М.: 2001.

57. Робототехника: новый этап развития. // Сборник РАН. Сер.: Кибернетика -неограниченные возможности и возможные ограничения. М.: Наука, 1993.

58. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Персептроны и теория механизмов мозга. -М.: Мир, 1965.• 70.Россиев Д.А. Медицинская нейроинформатика // Нейроинформатика.

59. Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.

60. Семенов Е.А. Приводы роботов вертикального перемещения. // Дис. канд. техн. наук: 05.02.03. М.: 1995.

61. Сидоренко А.Б. Разработка технических систем управления с использованием биологических принципов обработки информации. // Дис. канд. техн. наук: 05.13.01. Краснодар: 2006.

62. Славуцкий Я.Л. Физиологические аспекты биоэлектрического управления протезами. М.: 1982.

63. Сутро Л., Килмер У. Совокупность решающих устройств для управления роботом. В кн. Интегральные роботы. Вып. 1. Пер. с англ. Под ред. Г.Е. Поздняка. - М.: Мир, 1973.

64. Тертычный В.Ю. Синтез управляемых механических систем. СПб.: Политехника, 1993.

65. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. М.: Мир, 1992.

66. Филлипс Ч., Харбор Р. Системы управления с обратной связью. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2001.

67. Фу К., Гонзалес Р., Ли К. Робототехника. М.: Мир, 1989.

68. Черкасов И. Робот с человеческой кожей. М.: Мир, 1999 г.

69. Шахинпур М.А. Курс робототехники: пер с англ. М.: Мир, 1990.

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

71. Aynsley M., Hofland A., Morris A.J. et al. Artificial intelligence and the supervision of bioprocesses (real-time knowledge-based systems and neural networks) // Adv. Biochem. Eng. Biotechnol N.48, 1993.

72. Dean Т., Allen J., Aloimonos Y. Artificial Intelligence Theory and Practice. Cap.5. // The Benjamin Cummings Pub. Сотр., Inc, 1995.

73. Espiau В., Canudas de Wit C., Urrea C. Orbital Stabilization of underactuated mechanical systems, 15 IFAC World Congress. Barselona, 2002.

74. Fausett, L.V. Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms and Applications. 1994.

75. Franklin G.F., Powell J.D. and Workman M. Digital Control of Dynamic Systems, 3rd ed. Reading, MA: Addison-Wesley, 1998.

76. Hassoun M.H. Fundamentals of Artificial Networks. Cap.5 Adaptive Multilayer Neural Networks I. // MIT Press Cambridge Massachusetts - a Bradford Book, 1995.

77. Haykin, Simon S. «Neural Networks, A Comprehensive Foundation» Macmillan, New York, 1998.

78. Kock G., Serbedzija N.B. Specification of Artificial Neural Networks based on the modified AXON Model. // World Congress on Neural Networks Vol. I, Portland, 1993.

79. McCulloch W.S., Pitts W. A logical calculus of the ideas immanent in neurvous activity // Bull & Math. Byophis. 1943.

80. Minns A.W. Artificial Neural Networks as subsymbolic Process Descriptors. // Thesis PhD Delft University of Technology (Holanda) Director: Abbot M.B., 1998.

81. Miroshnik I.V. and Sergeev K.A. Nonlinear control of robot spatial motion in dynamic environments // Int. IEEE conf. on Advanced Intel. Mechatronics (AIM'01). Como, 2001, Vol.2.

82. Miroshnik I.V. and V.O. Nikiforov. Trajectory motion control and coordination of multilink robots. Prepr. 13th IF AC World Congress, San-Francisco, vol. A, 1996.

83. Miroshnik I.V. Attractors and partial stability of nonlinear dynamical systems. // 5th IFAC Symposium on Nonlinear Control Systems (NOLCOS'Ol). Preprints. Vol. 3. St. Petersburg, 2001.

84. Mitchell Т. M. Machine Learning. // Cap.4 Artificial Neural Networks. Carnegie Mellon University Mc Graw Hill, 1997.

85. Muller, Berndt and Strickland M. T. and Reinhardt, Joachim «Neural Networks: An Introduction (Physics of Neural Networks)» // Springer-Verlag, Berlin, 1995.

86. Murray R.M., Zexiang I.L. and Sastry S.S. A Mathematical Introduction to Robotic Manipulation. Boca Raton: CRC Press, 1993.

87. Nelson V.P. et al. Digital Logic Circuit Design and Analysis. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 1995.

88. Orponen P. «An Overview Of The Computational Power Of Recurrent Neural Networks». // Finnish AI Conference, Helsinki, 2000.

89. Phillips C.L. and Nagle H.T. Digital Control System Analysis and Design, 3rd ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1995.

90. Phillips C.L. and Parr J.M. Signals, Systems, and Transforms, 2nd ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 1999.

91. Ronald C. Behavior-Based Robotics. // M.I.T. Press, Cambridge, MA, 1998.

92. Suplee C. Robot revolution. //National Geographic 192, 1997.

93. Rosenblatt F. The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain // Psychol. Rev. -1958.

94. Практическое внедрение научных результатов по теме диссертации осуществлялось Волоховым В.В. под научным руководством д.т.н., профессора Максименко JI.A.

95. Председатель комиссии Член комиссии Член комиссии