Донецький національний технічний університет
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/4249Повний запис метаданих
| Поле DC | Значення | Мова |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Новаковская, А.О. | - |
| dc.date | 18.06.2011 | - |
| dc.date.accessioned | 2012-01-23T09:38:13Z | - |
| dc.date.available | 2012-01-23T09:38:13Z | - |
| dc.date.issued | 2011-06-18 | - |
| dc.identifier.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. | en_US |
| dc.identifier.issn | ISSN 1996-1588 | - |
| dc.identifier.uri | http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/4249 | - |
| dc.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. | en_US |
| dc.description.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. | en_US |
| dc.publisher | Донецкий национальный технический университет | en_US |
| dc.subject | сорбент | en_US |
| dc.subject | сорбция | en_US |
| dc.subject | модель | en_US |
| dc.subject | прогноз | en_US |
| dc.subject | состояния | en_US |
| dc.subject | нейрон | en_US |
| dc.subject | нейронная сеть | en_US |
| dc.subject | sorbent | en_US |
| dc.subject | sorption | en_US |
| dc.subject | model | en_US |
| dc.subject | prediction | en_US |
| dc.subject | states | en_US |
| dc.subject | neuron | en_US |
| dc.subject | neural network | en_US |
| dc.title | Прогнозирование состояний с использованием управляемой нейросети | en_US |
| dc.title.alternative | The prediction of the states with using of the control neural network | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| Розташовується у зібраннях: | Випуск 13 (185) | |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 4_10.pdf | 445,25 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.