Comisia de atestare
Comisia de acreditare
Comisiile de experţi
Dispoziţii, instrucţiuni
Acte normative
PREGĂTIREA CADRELOR
Nomenclator
Instituţii
Consilii
Seminare
Teze		 Conducători de doctorat
Deţinători de grad
Doctoranzi
Postdoctoranzi
CNAA logo

 română | русский | english


Arhitecturi hardware adaptive pentru sisteme neuro-fuzzy cu autoorganizare


Autor: Cărbune Viorel
Gradul:doctor în tehnică
Specialitatea: 05.13.13 - Calculatoare, sisteme de calcul şi reţele informaţionale
Anul:2021
Conducător ştiinţific: Sergiu Zaporojan
doctor, conferenţiar universitar, Universitatea Tehnică a Moldovei
Instituţia: Universitatea Tehnică a Moldovei

Statut

Teza a fost susţinută pe 18 decembrie 2020 în CSS
şi aprobată de CNAA pe 26 februarie 2021

Autoreferat

Adobe PDF document – 0.59 Mb / în română

Teza

CZU 004.3/004.8

Adobe PDF document 3.53 Mb / în română
157 pagini

Cuvinte Cheie

metode de extragere a cunoștințelor, sistem de suport decizional, sistem fuzzy, sistem neuronal, arhitecturi hardware adaptive

Adnotare

Teza va fi prezentată în regim on-line pe data de 18 decembrie 2020, ora 15.00

Sesiunea online poate fi accesată la link-ul
https://idsi.md/tv
https://www.youtube.com/watch?v=nhFtgJzEXqA

Structura tezei. Teza de doctor cuprinde introducerea, patru capitole, concluzii, bibliografia cu 120 titluri, 4 anexe, 131 pagini text de bază, inclusiv 81 figuri şi 5 tabele. Rezultatele obţinute sunt publicate în 15 lucrări ştiinţifice.

Domeniul de studiu îl constituie studiul aspectelor teoretice şi practice ale metodologiilor de extragere a cunoștințelor umane.

Scopul lucrării constă în dezvoltarea unor noi modele, metode și algoritmi de extragere a cunoștințelor expertului uman, elaborarea arhitecturilor hardware adaptive pentru cercetarea proceselor decizionale și construirea sistemelor de suport decizional în aplicații industriale.

Obiectivele cercetării includ analiza aspectelor generale ale sistemelor neuro-fuzzy, metodelor de extragere a cunoștințelor, cercetarea și dezvoltarea metodelor și algoritmilor de suport decizional, proiectarea, simularea și analiza arhitecturilor hardware adaptive.

Noutatea şi originalitatea ştiinţifică constă în propunerea de noi modele, metode, algoritmi de extragere a cunoștințelor și a structurilor hardware parametrizate. Originalitatea soluţiilor propuse constă în abordarea și îmbinarea tehnicilor inteligente de „machine learning” cu modelul comportamental al operatorului uman. Problema ştiinţifică soluţionată constă în elaborarea și cercetarea metodelor originale de preluare a experienței operatorului uman prin colectarea și prelucrarea datelor statistice generate automat, fapt care a condus la un nou mod de abordare în extragerea cunoștințelor.

Semnificaţia teoretică a lucrării constă în elaborarea și dezvoltarea unor metode originale care pot fi utilizate pentru preluarea experienței operatorului calificat. Abordarea prezentată presupune dezvoltarea unor algoritmi de extragere a cunoștințelor ce rezultă din experiența operatorului uman.

Valoarea aplicativă a lucrării constă în propunerea modelelor, metodelor și algoritmilor de procesare și analiză a datelor referitor la evoluția procesului tehnologic.

Implementarea rezultatelor ştiinţifice constă în utilizarea modelelor şi sistemelor elaborate în cadrul companiei “Microfir Tehnologii Industriale” S.R.L. Valoarea aplicativă a lucrării se confirmă inclusiv prin actul de implementare a rezultatelor obținute.

Cuprins


1. ASPECTE GENERALE PRIVIND SISTEMELE INTELIGENTE
  • 1.1. Sisteme fuzzy, neuro-fuzzy, rețele neuronale și sisteme cu autoorganizare
  • 1.2. Forme de reprezentare și metode de extragere a cunoștințelor
  • 1.3. Arhitecturi hardware adaptive
  • 1.4. Formularea problemei de cercetare
  • 1.5. Concluzii la capitolul 1

2. CERCETAREA ȘI DEZVOLTAREA METODELOR ȘI ALGORITMILOR DE LUARE A DECIZIILOR ÎN CONDIŢII DE INCERTITUDINE
  • 2.1. Abordarea problemei de identificare a funcțiilor de apartenență
  • 2.2. Achiziția, preprocesarea și analiza datelor experimentale
  • 2.3. Elaborarea metodelor și algoritmilor de extragere a cunoștințelor expert
  • 2.4. Concluzii la capitolul 2

3. ELABORAREA ARHITECTURILOR HARDWARE ADAPTIVE
  • 3.1. Formularea problemei de implementare a modelelor dezvoltate
  • 3.2. Proiectarea arhitecturii pentru sisteme fuzzy cu autoorganizare
  • 3.3. Proiectarea arhitecturii pentru sisteme neuronale cu autoorganizare
  • 3.4. Simularea și analiza comparativă a soluțiilor arhitectural-structurale propuse
  • 3.5. Concluzii la capitolul 3

4. APLICAREA TEHNICILOR DE SUPORT DECIZIONAL
  • 4.1. Studiu de caz 1: sistem fuzzy pentru procesul de tragere a microfirelor
  • 4.2. Studiu de caz 2: sistem pe bază de rețea neuronală
  • 4.3. Concluzii la capitolul 4

CONCLUZII GENERALE
RECOMANDĂRI
BIBLIOGRAFIE
ANEXE
DECLARAŢIA PRIVIND ASUMAREA RĂSPUNDERII
CURRICULUM VITAE