Перегляд за Автор "Козирський, Володимир Вікторович"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2

Використання нечітких мереж Петрі для формування навчальних вибірок синтезу нейронних мереж
(2016) Козирський, Володимир Вікторович; Момотюк, Вікторія Вікторівна; Заєць, Наталія Анатоліївна
Проаналізовано специфіку функціонування оптимальних (ефективних) систем управління; оцінено складність побудови таких систем на хлібопекарських виробництвах. Обґрунтувавши доцільність використання нейронних мереж при побудові системи керування на хлібному виробництві, виокремили необхідність створення окремого блоку створення оптимальних (ефективних) вибірок на основі яких синтезуються нейронні мережі. Сформовано алгоритм і структуру системи керування процесом випічки хлібу, як одного із найбільш енергозатратних; на основі математичних моделей (у вигляді диференційних рівнянь та нейронної мережі) проведено апробацію розробленого підходу та встановлено його перспективність; виокремлено шляхи подальших досліджень. Specificity of optimal functioning (effective) control systems; assessed the complexity of such systems on baking industries. Obґruntuvavshy feasibility of using neural networks in the building management system in the grain industry, highlighted the need for a separate unit to create optimal (efficient) samples are synthesized based on neural networks. Formed algorithm and system structure management process of baking bread as one of the most energy intensive; based on mathematical models (in the form of differential equations and neural networks) conducted testing of the developed approach and set sustainability; singled out the ways for further research.
Обгрунтування створення нейронної мережі оцінки витрат виробничих енергетичних ресурсів хлібокомбінату
(2017) Козирський, Володимир Вікторович; Момотюк, Вікторія Вікторівна; Заєць, Наталія Анатоліївна
У статті оцінено актуальність створення математичних моделей оцінки значень економічних і виробничих параметрів при виконанні асортиментного завдання на хлібокомбінаті. На початковому етапі запропоновано використання лінійного кореляційного аналізу з метою виявлення ймовірної лінійності взаємозв’язків. Опрацювання даних пасивного експерименту, проведеного на виробничому об’єкті, показало відсутність лінійних залежностей між добовим асортиментним завданням та енергетичними витратами на його реалізацію (витрати електроенергії та природнго газу). Для подальших досліджень використано штучні нейронні мережі типу багатошарових пересептрон, які продемонстрували адекватність при оцінці виробничих процесів на хлібокомбінаті. Градієнтним методом оптимізовано початкову архітектуру нейронної мережі. The actuality of creating the mathematical models of estimation of values of economic and production parameters is appraised at the assortment job processing at a bread-baking plant. At the initial stage, the use of linear correlation analysis was proposed to identify the possible linearity of the relationship. Data processing of the passive experiment conducted at the production at the production facility showed the absence of linear dependencies between the daily assortment task and the energy costs on his realization (electricity and natural gas costs). For further research, neural networks such as multilayer perceptron were used, which demonstrated the adequacy in evaluating production processes at a bread-baking plant; a gradient method optimized the initial architecture of the neural network.