Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/30141
Название: Метод пакетного обучения нейросети с задержкой во входном слое для комплексной диагностики состояния вентиляторной установки главного проветривания
Другие названия: The method of neural networks batch training with delay in the input layer for the integrated diagnostics of the fan installations main airing state
Авторы: Федоров, Евгений Евгениевич
Ярош, Ирина Викторовна
Черняк, Татьяна Александровна
Ключевые слова: вентиляторная установка главного проветривания
пакетный режим обучения
производственная безопасность
комплексная диагностика
искусственная нейронная сеть
Дата публикации: 26-ноя-2018
Издательство: Черкаський державний технологічний університет
Серия/номер: Технічні науки;4/2018
Краткий осмотр (реферат): 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.
Описание: 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 (Унифицированный идентификатор ресурса): http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/30141
ISSN: 2306-4412
Располагается в коллекциях:Кафедра прикладної математики та інформатики

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
ФедоровЕЕ_ЯрошИВ_ЧернякТА_ЧДТУ_статья.pdf947,1 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.