Please use this identifier to cite or link to this item:
https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/4249
Title: | Прогнозирование состояний с использованием управляемой нейросети |
Other Titles: | The prediction of the states with using of the control neural network |
Authors: | Новаковская, А.О. |
Keywords: | сорбент сорбция модель прогноз состояния нейрон нейронная сеть sorbent sorption model prediction states neuron neural network |
Issue Date: | 18-Jun-2011 |
Publisher: | Донецкий национальный технический университет |
Citation: | А.О. Новаковская. Прогнозирование состояний с использованием управляемой нейросети// Наукові праці Донецького національного технічного університету, серія «Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка»,вып. 13 (185), Донецк, ДонНТУ, 2011. – С.192-196. |
Abstract: | In this article features of the control of the silver extraction from the secondary liquids are consider. For extraction biological sorbents are using, that are waste products of the pharmaceutical industry. Mathematical models are presented as neurons of the multilayer multiinput neural network, where switching of the travel line between layers is subordinated to the logical rules of the technological aggregates switching. Is provided that concrete initial values of the Cauchy problem are corresponding to the every switch point. |
Description: | В работе рассматриваются особенности управления процессами извлечения серебра из вторичных растворов, основанными на отходах производства фармацевтической промышленности – биосорбентов. Математические модели, с помощью которых осуществляется прогноз состояний объекта управления, представлены в виде нейронов многослойной многовходовой нейросети, в которой переключение путей следования между слоями подчинено логическим правилам переключения технологических агрегатов. При этом предусматривается, что конкретные начальные условия задачи Коши присущи каждой точке переключения. |
URI: | http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/4249 |
ISSN: | ISSN 1996-1588 |
Appears in Collections: | Випуск 13 (185) |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.