• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Иванов, В. К. Прогнозирование диагностических данных с использованием нечетких нейронных сетей / В. К. Иванов. - Текст (визуальный) : непосредственный // Современные технологии и инновации : материалы VII Всероссийской научно-практической конференции / Минобрнауки России, Тверской государственный технический университет (ТвГТУ). - Тверь : ТвГТУ, 2023. - С. 169-179. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-7995-1302-3.

    ГРНТИ УДК
    28.23.37004.032.26
    28.23.27004.891.3

    Рубрики:
    Искусственный интеллект -- Нейронные сети
    Прогнозирование -- Автоматизация

    Кл.слова (ненормированные): ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ -- ПРОГНОЗИРОВАНИЕ -- НЕЧЕТКИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
    Аннотация: Описан подход к решению задач анализа диагностической информации о функционировании сложного технологического процесса на примере прогнозирования трендов и временного ряда значений диагностических переменных. Показана возможность применения нечеткого сглаживания временного ряда и нечетких нейронных сетей для смягчения последствий неопределенности факторов, влияющих на функционирование технологического процесса, и неполноты информации о них. Предложена модель прогнозирования, основанная на использовании нечетких временных рядов. Обосновано применение нейронной сети с архитектурой ANFIS. Описана методика подготовки обучающих и проверочных наборов реальных данных, настройки и обучения нейронной сети. Представлены некоторые результаты оценки качества обучения нейронной сети. Отмечена достаточная точность прогноза, достигаемая без использования затратных вычислительных ресурсов. Сделан вывод о применимости предложенного подхода к данной задаче и подобным ей
    Доп. точки доступа:
    Тверской государственный технический университет

    Экз-ры полностью 13cae624e64537f78353b1c14e6273dd
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -608092-644374)

    Шифр в сводном ЭК: b29d463ac6d2f8088ca8aab0b143747d




    Заказ фрагмента документа ₽