Improve sections name

chapter1.tex

@@ -653,11 +653,11 @@ \subsection{Схема управления с самонастройкой}
 
 Обычно выходом нейронной сети являются коэффициенты ПИД-регулятора. Интересный подход используется в работе Ниша Джха [13] – весовые коэффициенты выходного слоя многослойного персептрона соответствуют коэффициентам ПИД-регулятора.
 
-\subsection{Постановка задачи}
-
-Разработать семантический нейро-ПИД-регулятор для использования в проектах АСУТП.
-
-\subsection{Выводы}
+\section{Выводы}
 
 В большинстве работа для «тонкой» подстройки ПИД используется многослойный персептрон (MLP). Также используются рекуррентные или RBF нейронные сети [14]. Современные подходы основываются на интеграции различных подходов – нечеткой логики [15], генетических алгоритмов [16], классических подходов и т.д. \cite{Omatu_Khalid_Yusof}.
 Для обучения НС обычно используется алгоритм обратного распространения ошибки (BP algorithm) \cite{Omatu_Khalid_Yusof}, [7] или его модификации [8]. Для поиска начальных значений порогов и весовых коэффициентов используются различные подходы (например, Сигеру Омату [5] предложил использовать генетические алгоритмы). Для симуляции систем управления широко применяются пакеты MATLAB и Simulink, в некоторых работах можно встретить реализацию в качестве программного модуля для персонального компьютера (PC).
+
+\section{Постановка задачи}
+
+Разработать семантический нейро-ПИД-регулятор для использования в проектах АСУТП.