ΠΟΛΛΑΠΛΑ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΣΕ ΗΛΕΚΤΡΟΜΑΓΗΝΤΙΚΑ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ

Abstract

ΣΤΗ ΔΙΑΤΡΙΒΗ ΠΑΡΕΧΕΤΑΙ ΜΙΑ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΚΗ ΠΡΟΣΕΓΓΙΣΗ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΜΟΝΤΕΛΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΤΕΧΝΗΤΩΝ ΝΕΥΡΩΝΙΚΩΝ ΔΙΚΤΥΩΝ (ΤΝΔ). Η ΕΡΕΥΝΑ ΕΣΤΙΑΖΕΤΑΙ ΣΤΗΝΚΛΑΣΗ ΤΩΝ ΠΟΛΛΑΠΛΩΝ ΤΕΧΝΗΤΩΝ ΝΕΥΡΩΝΙΚΩΝ ΔΙΚΤΥΩΝ (Π-ΤΝΔ). ΟΙ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΠΟΥ ΠΑΡΟΥΣΙΑΖΟΝΤΑΙ ΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΥΝ ΤΗΝ ΥΛΟΠΟΙΗΣΗ ΜΟΝΤΕΛΩΝ ΤΝΔ ΓΙΑ ΤΟ ΗΛΕΚΤΡΟΜΑΓΝΗΤΙΚΟ ΠΡΟΒΛΗΜΑ ΑΝΤΙΣΤΡΟΦΗΣ ΣΚΕΔΑΣΗΣ. ΑΡΧΙΚΑ ΕΠΙΣΚΟΠΟΥΝΤΑΙ ΟΙ ΔΥΝΑΤΟΤΗΤΕΣ ΤΩΝ ΤΝΔ ΠΡΟΣΩΤΡΟΦΟΔΟΤΗΣΗΣ, ΕΠΙΒΛΕΠΟΜΕΝΗΣ ΕΚΜΑΘΗΣΗΣ. ΤΑΥΤΟΧΡΟΝΑ, ΑΝΑΛΥΟΝΤΑΙ ΤΑ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΚΑ ΒΗΜΑΤΑ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ. ΣΤΗ ΣΥΝΕΧΕΙΑ, ΣΥΝΟΨΙΖΟΝΤΑΙ ΤΑ ΣΥΜΠΕΡΑΣΜΑΤΑ ΑΠΟ ΤΗΝ ΟΠΤΙΚΗ ΥΛΟΠΟΙΗΣΗ ΜΟΝΤΕΛΩΝ ΤΝΔ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΑΝΑΓΝΩΡΙΣΗΣ ΧΑΡΑΚΤΗΡΩΝ. ΣΧΕΤΙΚΑ ΜΕ ΤΗΝ ΚΛΑΣΗ ΤΩΝ Π-ΤΝΔ, ΠΑΡΟΥΣΙΑΖΟΝΤΑΙ ΔΥΟ ΝΕΕΣ ΑΡΧΙΤΕΚΤΟΝΙΚΕΣ ΕΝΩ ΣΥΝΟΨΙΖΟΝΤΑΙ ΚΑΙ ΟΙ ΚΥΡΙΟΤΕΡΕΣ ΥΦΙΣΤΑΜΕΝΕΣ ΠΡΟΣΕΓΓΙΣΕΙΣ. ΟΙ ΠΡΟΤΕΙΝΟΜΕΝΕΣ ΑΡΧΙΤΕΚΤΟΝΙΚΕΣ ΕΠΙΤΡΕΠΟΥΝ ΤΗ ΔΙΑΣΠΑΣΗ ΕΝΟΣ ΚΑΘΟΛΙΚΟΥ ΜΟΝΤΕΛΟΥ ΣΕ ΕΝΑ ΣΥΝΟΛΟ ΑΠΟ ΤΟΠΙΚΑ ΣΥΝΕΡΓΑΖΟΜΕΝΑ ΤΝΔ ΠΟΥ ΜΠΟΡΟΥΝ ΝΑ ΕΚΠΑΙΔΕΥΟΝΤΑΙ ΑΝΕΞΑΡΤΗΤΑ, ΣΕ ΕΝΑ ΠΑΡΑΛΛΗΛΟ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΟ ΣΥΣΤΗΜΑ. ΣΤΑ ΠΛΑΙΣΙΑ ΤΗΣ ΔΙΑΤΡΙΒΗΣ ΥΛΟΠΟΙΕΙΤΑΙΚΑΙ ΤΕΚΜΗΡΙΩΝΕΤΑΙ ΤΟ ΟΛΟΚΛΗΡΩΜΕΝΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ ΑΡΧΙΤΕΚΤΟΝΙΚΩΝ Π-ΤΝΔ, EMNNOS (EXPERT MULTIPLE NEURAL NETWORKS OPTIMISING SYSTEM), ΠΟΥ ΔΙΑΘΕΤΕΙ ΚΑΙΝΟΤΟΜΙΚΑ ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΤΙΚΑ ΟΠΩΣ ΥΠΟΣΤΗΡΙΞΗ ΑΝΕΞΑΡΤΗΤΗΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ ΤΩΝ ΔΟΜΙΚΩΝ ΜΟΝΑΔΩΝ ΕΝΟΣ ΤΝΔ ΚΑΙ ΟΛΟΚΛΗΡΩΜΕΝΗ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΤΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. ΤΕΛΟΣ, ΠΑΡΟΥΣΙΑΖΟΝΤΑΙ ΤΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΠΟ ΤΗΝ ΥΛΟΠΟΙΗΣΗ ΜΟΝΤΕΛΩΝ ΤΝΔ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΠΙΛΥΣΗ ΤΟΥ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΟΣΑΝΤΙΣΤΡΟΦΗΣ ΣΚΕΔΑΣΗΣ. ΟΙ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΥΝ ΤΗΝ ΑΝΑΣΚΕΥΗ ΤΗΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ ΤΗΣ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΔΙΑΠΕΡΑΤΟΤΗΤΑΣ ΚΥΛΙΝΔΡΙΚΩΝ ΣΚΕΔΑΣΤΩΝ ΠΑΝΩ ΣΕ ΕΝΑ ΠΛΕΓΜΑ ΑΠΕΙΚΟΝΙΣΗΣ. (ΠΕΡΙΚΟΠΗ ΠΕΡΙΛΗΨΗΣ)

A METHODOLOGICAL APPROACH IN SYSTEM MODELLING, USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS(ANN) IS PROVIDED IN THIS PHD THESIS. THE WORK IS FOCUSED ON THE CLASS OF MULTIPLE NEURAL NETWORKS. THE APPLICATIONS PRESENTED, INCLUDE THE IMPLEMENTATION OF NEURAL NETWORK-BASED MODELS FOR THE ELECTROMAGNETIC INVERSE SCATTERING PROBLEM. INITIALLY, AN OVERVIEW OF THE CAPABILITIES OF FEED-FORWARD ANNS, TRAINED WITH SUPERVISED ALGORITHMS SUCH AS BACK PROPAGATION, IS PROVIDED. THE STEPS REQUIRED FOR THE DEVELOPMENT OF NEURAL NETWORK APPLICATIONS ARE ANALYSED. CONSEQUENTLY, A SUMMARY OF THE OPTICAL IMPLEMENTATION OF ANNS IS PROVIDED, ACCOMPANIED WITH THE RESULTS FROM THE IMPLEMENTATION OF TWO MODELS FOR OPTICAL CHARACTER RECOGNITION. THE NEED FOR USING MULTIPLE NEURAL NETWORK MODELS FOR REAL SCALE APPLICATIONS IS DOCUMENTED, AND TWO NOVEL ARCHITECTURES OF MULTIPLE NEURAL NETWORKS ARE PROPOSED. THE PROPOSED ARCHITECTURES ALLOW THE EFFICIENT DECOMPOSITION OF A GLOBAL MODEL INTO A SET OF LOCAL MODELS THAT CAN BE TRAINED IN PARALLEL IN A MULTI-PROCESSOR ENVIRONMENT. AN INTEGRATED SOFTWARE TOOL FOR BUILDINGMULTIPLE ANN MODELS, EMNNOS (EXPERT MULTIPLE NEURAL NETWORK OPTIMISING SYSTEM) IS DESIGNED, IMPLEMENTED AND DOCUMENTED IN DETAIL. FINALLY, ALTERNATIVE NEURAL NETWORK-BASED MODELS FOR THE ELECTROMAGNETIC INVERSE SCATTERING PROBLEM AREINTRODUCED. THE MODELS ARE USED FOR THE EVALUATION OF THE ELECTRICAL SUSCEPTIBILITY DISTRIBUTION OF RADIATED SCATTERERS HAVING A CYLINDRICAL CROSS-SECTION,PLACED ON AN IMAGING GRID. (ABSTRACT TRUNCATED)