Search academic texts

Information × Registration Number 2122U000682, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title NEUROMODELING OF OPERATIONAL PROCESSES popup.author Субботін С. О.Пухальська Г.В.Леощенко С. Д.Олійник А. О.Гофман Є. О.Subbotin S. A.Pukhalska H. V.Leoshchenko S. D.Oliinyk A. O.Gofman Ye. O. popup.publication 11-04-2022 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/254815 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Розглянуто завдання побудови нейромережевої моделі експлуатаційних процесів з визначенням оптимальної топології, яка відрізняється високим рівнем логічної прозорості та прийнятною точністю. Об’єктом дослідження є процес нейромережевого моделювання експлуатаційних процесів із застосуванням індикаторної системи для спрощення вибору топології нейромоделей. Мета роботи полягає в побудові нейромережевої моделі експлуатаційних процесів з високим рівнем логічної прозорості і прийнятною точністю на основі використання індикаторної системи. Метод. Запропоновано використовувати систему індикаторів для визначення топологічних особливостей штучних нейронних мереж, які є базисом для моделювання експлуатаційних процесів. Оцінка рівня складності задачі отримана на основі інформації про вхідні дані та значень критеріїв оцінки специфічності задачі дозволяє категоризувати задачу до одного з видів складності, щоб визначити підхід до синтезу нейромоделі. Категорія складності організована простота дозволяє на основі аналітичних даних про вибірку вхідних даних отримати точну кількість нейронів в прихованому шарі для синтезу нейромоделі з високим рівнем логічної прозорості, що значно розширює їх практичне використання і знижує вартість наступних експлуатаційних процесів. Результати. Отримані нейромоделі експлуатаційних процесів на основі історичних даних. Використання системи індикаторів дозволило в значній мірі збільшити рівень логічної прозорості моделей, зберігаючи високу точність. Синтезовані нейромоделі знижують ресурсоємність промислових процесів за рахунок збільшення рівня попереднього моделювання. Висновки. Проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого математичного забезпечення і дозволяють рекомендувати його для використання на практиці при моделюванні експлуатаційних процесів. Перспективи подальших досліджень можуть полягати у використанні більш складних методів відбору ознак для фіксації групових взаємозв’язків інформаційних ознак для побудови більш складних моделей. popup.nrat_date 2026-02-28 Close