Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U002684, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Назва роботи ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ФУНКЦІОНАЛЬНОЇ СТІЙКОСТІ ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ ПРОМИСЛОВИХ ПІДПРИЄМСТВ НА ОСНОВІ НЕЙРОАДАПТИВНОЇ СИСТЕМИ Автор Olimpiyeva Yu.Olimpiyeva Yu. Дата публікації 06-09-2024 Постачальник інформації Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Першоджерело https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3445 Видання Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Опис У статті розглядається проблема забезпечення функціональної стійкості виробничих процесів промислових підприємств на основі нейроадаптивних систем. В умовах індустрії, де виробничі процеси стають дедалі складнішими та автоматизованими, важливість надійних і стійких систем управління зростає. Проводиться аналіз сучасних підходів до використання нейронних мереж для адаптивного управління виробничими процесами, що дозволяє підвищити їхню ефективність та надійність. Аналізуються різні методи підвищення функціональної стійкості, включаючи адаптивні алгоритми навчання, регуляризацію та техніки виявлення і корекції помилок. Особлива увага приділяється інтеграції нейроадаптивних систем з існуючими технологіями та виробничими лініями, а також їх здатності до швидкого відновлення після збоїв і адаптації до змінних умов експлуатації. На основі проведеного аналізу запропоновано новий алгоритм діагностування на основні нейроадаптивної системи, що сприятиме підвищенню стійкості та надійності виробничих процесів. При проектуванні апаратної реалізації нейромереж враховуються такі характеристики нейрочіпів, як масштабованість, вартість розробки, сумісність з минулими та майбутніми версіями. Тому серед існуючих нейрочіпів було обрано Google TPU v4, оскільки у нього високий коефіцієнт продуктивності, а фреймворки машинного навчання, такі як TensorFlow та PyTorch, надають набір операцій для управління мережевим взаємодією вузлів системи. Важливо зазначити, що нейронні мережі можуть використовуватися в комплексі з іншими методами та системами діагностування, такими як експертні системи, фізичні моделі, статистичні методи. Додано в НРАТ 2026-04-19 Закрити