Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2122U007034, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Опубліковано, Стаття Назва роботи СИНТЕЗ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОЇ МОДЕЛІ ПРОМИСЛОВИХ ПРОЦЕСІВ БУДІВНИЦТВА З ВИКОРИСТАННЯМ СИСТЕМИ ІНДИКАТОРІВ Автор Леощенко С. Д.Олійник А. О.Субботін С. О.Нетребко В. В.Гофман Є. О.Leoshchenko S. D.Oliinyk A. O.Subbotin S. A.Netrebko V. V.Gofman Ye. O. Дата публікації 10-01-2022 Постачальник інформації Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") Першоджерело https://ric.zp.edu.ua/article/view/250997 Видання National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Опис Актуальність. Розглянуто задачу побудови нейромережевої моделі промислових процесів із визначенням оптимальної топології, що відрізняється високим рівнем логічної прозорості та прийнятною точністю. Об’єктом дослідження є процес нейромережевого моделювання промислових процесів із застосуванням індикаторної системи для спрощення та вибору топології нейромоделі. Мета роботи полягає у побудові нейромережевої моделі промислових процесів з високим рівнем логічної прозорості та прийнятною точністю на основі використанні системи. Метод. Запропоновано використовувати штучні нейронні мережі прямого поширення для моделювання промислових процесів. Після оцінки загального рівня складності задачі моделювання на основі індикаторної системи було прийнято рішення будувати нейромодель на основі історичних даних. Використовуючи характеристики вхідних даних задачі було розраховано найбільш оптимальну структуру нейронної мережі для подальшого моделювання системи. Високий рівень логічної прозорості нейромоделей, значно розширює їх практичне використання та знижує ресурсоємність промислових процесів. Результати. Отримано нейромоделі промислових процесів на основі історичних даних. Використання індикаторної системи дозволило в значній мірі збільшити рівень логічної прозорості моделей, зберігаючи високий рівень точності. Побудовані 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 промислових процесів. Перспективи подальших досліджень можуть полягати нейроеволюційному синтезі більш складних топологій штучних нейронних мереж для виконання багатокритеріальної оптимізації. Додано в НРАТ 2026-02-09 Закрити