1 documents found
Information × Registration Number 2125U003986, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title SYNTHESIS OF NEURAL NETWORK MODELS FOR TECHNICAL DIAGNOSTICS OF NONLINEAR SYSTEMS popup.author Леощенко С. Д.Олійник А. О.Субботін С. О.Моркляник Б. В.Leoshchenko S. D.Oliinyk A. O.Subbotin S. A.Morklyanyk B. V. popup.publication 29-06-2025 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/332954 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Розглянуто задачу синтезу діагностичної моделі складних технічних процесів у нелінійних системах, що має відрізнятися високим рівнем точності. Об’єктом дослідження є процес синтезу нейромережевої моделі для технічного діагностування нелінійних систем.Мета роботи полягає у синтезі нейромережевої моделі високої точності, на основі попередньо накопичених історичних даних про систему.Метод. Запропоновано використовувати штучні нейронні мережі для моделювання нелінійних технічних систем. Поперше, необхідно виконати загальну оцінку складності задачі. На основі оцінки можна прийняти рішення про подальший підхід до організації синтезу нейромоделі. Від так, для поставленої задачі було обрано рівень складності безладна складність, адже не зважаючи на відносну структурованість даних, їх загальний масив є досить великим за об’ємом та вимагає ретельного опрацювання з метою забезпечення високої якості рішення. Тому в подальшому було запропоновано використовувати нейромодель на основі рекурентних мереж топології GRU та використати для нейросинтезу методи ройового інтелекту, зокрема метод A3C. Отримані результати засвідчили високий рівень отриманого рішення, проте через високий рівень ресурсоємності запропонований підхід вимагає подальших модифікацій.Результати. Отримано діагностичну модель складних технічних процесів у нелінійних системах оптимальної топології, що відрізняється високим рівнем точності. Побудована нейромодель знижує ризики пов’язані зі забезпеченням людської безпеки.Висновки. Проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого підходу і дозволяють рекомендувати його для подальшого допрацювання з метою імплементації на практиці в системи автоматизації систем контролю технічних, промислових та експлуатаційних процесів. Перспективи подальших досліджень можуть полягати в оптимізації ресурсоємності процесів синтезу popup.nrat_date 2026-02-26 Close
Article
Опубліковано
Стаття
Леощенко С. Д.. SYNTHESIS OF NEURAL NETWORK MODELS FOR TECHNICAL DIAGNOSTICS OF NONLINEAR SYSTEMS : published. 2025-06-29; Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка"), 2125U003986
1 documents found

Updated: 2026-03-25