Самонастройка нейросетевого регулятора с использованием интегральной оценки противоречий команд обучающего алгоритма и памяти

Предложен способ организации самонастройки регулятора на основе искусственной нейронной сети с использованием информации о противоречиях, возникающих при формировании значения управляющего сигнала между накопленной памятью нейросети и алгоритмом обучения на основе обратного распространения ошибки. Активность памяти нейросети оценивается как реакция на изменения состояния системы управления. Самонастройка осуществляется путем управления коэффициентом скорости обучения с использованием интегрального регулятора с целью стабилизации интегрального показателя оценки противоречий. На основе моделирования показана принципиальная возможность функционирования системы самонастройки с постоянными настроечными параметрами для широкого диапазона изменения динамических свойств объекта управления.