1. Електронний архів ДонНТУ м.Покровськ
  2. Наукові видання ДонНТУ
  3. Наукові періодичні видання
  4. Серія: Обчислювальна техніка та автоматизація
  5. Випуск 2 (25)'2013
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/22873
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorВинниченко, М.Г.-
dc.contributor.authorРешетюк, В.М.-
dc.contributor.authorШтепа, В.М.-
dc.contributor.authorVinnichenko, M.G.-
dc.contributor.authorReshetyuk, V.M.-
dc.contributor.authorShtepa, V.M.-
dc.contributor.authorВинниченко, Н.Г.-
dc.contributor.authorРешетюк, В.М.-
dc.contributor.authorШтепа, В.М.-
dc.date.accessioned2013-09-23T12:10:29Z-
dc.date.available2013-09-23T12:10:29Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifier.citationНаукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: Обчислювальна техніка та автоматизація. Випуск 2 (25). - Донецьк, ДонНТУ, 2013. С - 190-196en_US
dc.identifier.issn2075-4272-
dc.identifier.otherУДК 628.440.22-
dc.identifier.urihttp://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/22873-
dc.descriptionThe existing architecture and biotechnology control facilities systems were analyzed in the article. The neural network architecture is offered to support decision-making units. To eliminate information channel’s noise components the Hilbert-Huang transformation filter was designed. Improvement of biotechnological objects systems’ architecture management was reached by including neural network blocks into intelligent subsystem decision-making processes due to the content of biological objects. This will expand the list of effectively processed natural disturbances and ensure the sale profit increase of the products produced with minimizing energy costs for maintenance. The combination of recognition systems and Bayes networks lead to the sensitivity rising before image changing. Due to the fact that information and control systems architecture of biotechnical facilities was added to neural network forecasting unit, when dealing with stationary (quasistationary) time series, we managed to achieve sufficient depth forecast. However, this approach did not work in non-stationary time series. This led to the before filter input signal usage. Overall, the effectiveness of such control systems depends on the functional characteristics of two components: biological and technical.en_US
dc.description.abstractПроаналізовано існуючі архітектури та системи контролю біотехнологічних виробництв, запропонувано власну архітектуру нейронної мережі для підтримки модулів прийняття рі- шень. Для усунення шумів інформаційного каналу розроблено фільтр на основі перетворення Гільберта-Хуанга.en_US
dc.publisherДонецький національний технічний університетen_US
dc.subjectинформационно-управляющая системаen_US
dc.subjectнейронная сетьen_US
dc.subjectбиотехнический объектen_US
dc.subjectфильтрацияen_US
dc.subjectпринятия решенийen_US
dc.subjectinformation-management systemen_US
dc.subjectneural networken_US
dc.subjectbiotechnical objecten_US
dc.subjectfilteringen_US
dc.subjectdecision-makingen_US
dc.subjectінформаційно-управляюча системаen_US
dc.subjectнейронна мережаen_US
dc.subjectбіотехнічний об’єктen_US
dc.subjectфільтраціяen_US
dc.subjectприйняття рішеньen_US
dc.titleІНФОРМАЦІЙНО-УПРАВЛЯЮЧІ СИСТЕМИ БІОТЕХНІЧНИМИ ОБ’ЄКТАМИ З ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИМИ ПІДСИСТЕМАМИen_US
dc.title.alternativeInformation and Control Systems of Biotechnological Objects with Intelligent Subsystemsen_US
dc.title.alternativeИнформационно-управляющие системы биотехническими объектами с интеллекту- альными подсистемамиen_US
dc.typeArticleen_US
Розташовується у зібраннях:Випуск 2 (25)'2013
Наукові публікації кафедри електронної техніки

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
винниченко.pdf469,7 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити
Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.