Please use this identifier to cite or link to this item: http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/30141
Title: Метод пакетного обучения нейросети с задержкой во входном слое для комплексной диагностики состояния вентиляторной установки главного проветривания
Other Titles: The method of neural networks batch training with delay in the input layer for the integrated diagnostics of the fan installations main airing state
Authors: Федоров, Евгений Евгениевич
Ярош, Ирина Викторовна
Черняк, Татьяна Александровна
Keywords: вентиляторная установка главного проветривания
пакетный режим обучения
производственная безопасность
комплексная диагностика
искусственная нейронная сеть
Issue Date: 26-Nov-2018
Publisher: Черкаський державний технологічний університет
Series/Report no.: Технічні науки;4/2018
Abstract: Статья содержит результаты анализа методов для осуществления диагностики состояния вентиляторной установки главного проветривания на шахте. Приведен обзор исследований, направленных на снижения вероятности возникновения ошибок диагностики. Предложена архитектура нейронной сети с определенной задержкой во входном слое, которая послужила основой для разработки метода диагностики вентиляторной установки главного проветривания. Заявленный пакетный режим позволяет обеспечить возможность ускоренного обучения. Метод эффективен, о чем свидетельствуют множественные исследования, отражающие работоспособность сети и архитектуры. Предложенная в работе нейронная сеть позволяет получить минимум отклонений при диагностике.
Description: В данной статье были рассмотрены и представлены данные выполненного анализа имеющихся методов для осуществления диагностики состояния вентиляторной установки главного проветривания на горнопромышленном предприятии (шахте). Выполненные исследования были направлены на снижения вероятности возникновения ошибок диагностики. Достоинства и недостатки указанных существующих методов учтены при разработке и реализации нейросетевого метода диагностики вентиляторной установки главного проветривания. Проведенные эксперименты позволили создать архитектуру нейронной сети с определенной задержкой во входном слое, которая послужила основой для разработки приведенного метода. Возможность ускоренного обучения предоставляется за счет предложенного в работе пакетного режима. Эффективность метода была оценена в результате множественных исследований, которые отражают работоспособность сети и архитектуры. Предложенная в работе нейронная сеть позволяет получить минимум отклонений при диагностике.
URI: http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/30141
ISSN: 2306-4412
Appears in Collections:Кафедра прикладної математики та інформатики

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ФедоровЕЕ_ЯрошИВ_ЧернякТА_ЧДТУ_статья.pdf947,1 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.