Статті
Постійне посилання колекціїhttps://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/7522
Переглянути
5 результатів
Результати пошуку
Документ Використання когнітивного моделювання при управлінні біотехнологічними об’єктами харчових виробництв(2018) Заєць, Наталія Анатоліївна; Штепа, Володимир МиколайовичОбґрунтовано використання нечітких когнітивних карт для сценарного управління біотехнологічними об’єктами харчових виробництв. Показано, що для використання когнітивних карт в якості інструменту агрегування знань групи експертів потрібно встановити точні значення нечітких змінних зв'язків між факторами, що представляє труднощі при створенні когнітивної карти з великою кількістю вершин. Був розроблений алгоритм створення і практичного використання нечіткої системи узагальнення оцінки експертів у штатному режимі. В статті поставлена задача самоадаптації розроблюваної нечіткої когнітивної карти при зміні експертних оцінок або параметрів об’єкта, тому що одним з головних недоліків систем на основі нечіткої логіки є їх нездатність самонавчатися і для їх підстроювання необхідно повторне залучення експертів при повній функціональної зупинці. Для вирішення поставленої задачі використовували апарат нечітких нейронних мереж. Було створено нечітку когнітивну карту, яка функціонує згідно спрощеного алгоритму нечіткого висновку та дозволяє сценарно досліджувати поведінку системи при зміні величин концептів. Апробовано та побудовано в середовищі MatLAB нечітку нейронну мережу для узагальнення експертних оцінок з відповідними функціями належності The use of fuzzy cognitive maps for scenario management of biotechnological objects of food production is grounded. It is shown that to use cognitive maps as a tool for aggregating the knowledge of a group of experts, it is necessary to establish the exact value of fuzzy variable relationships between factors, which presents difficulties in creating a cognitive map with a large number of vertices. An algorithm was developed for the creation and practical use of a fuzzy system for generalizing the evaluation of experts in the regular mode. Since one of the main disadvantages of systems based on fuzzy logic is their inability to self-learn and for their adjustment, it is necessary to re-engage experts at full functional stop. The article sets the task of self-adaptation of the fuzzy cognitive map being developed when changing expert estimates or object parameters. To solve this problem, the apparatus of fuzzy neural networks was used. A fuzzy cognitive map was created that operates according to a simplified algorithm of fuzzy inference and allows you to scrutinize the behavior of the system when the values of concepts change. A fuzzy neural network was tested and constructed in MatLAB environment for generalization of expert estimations with corresponding membership functionsДокумент Обгрунтування створення нейронної мережі оцінки витрат виробничих енергетичних ресурсів хлібокомбінату(2017) Козирський, Володимир Вікторович; Момотюк, Вікторія Вікторівна; Заєць, Наталія АнатоліївнаУ 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.Документ Використання нечітких мереж Петрі для формування навчальних вибірок синтезу нейронних мереж(2016) Козирський, Володимир Вікторович; Момотюк, Вікторія Вікторівна; Заєць, Наталія АнатоліївнаПроаналізовано 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.Документ Синтез ефективних стратегій управління технологічними комплексами харчових виробництв за допомогою нейромережевої ідентифікації параметрів нечітких когнітивних карт(2016) Заєць, Наталія АнатоліївнаПроаналізовано перспективи використання нечітких когнітивних карт для сценарного управління технологічними комплексами харчових виробництв. З метою підвищення ефективності роботи нечітких когнітивних карт запропоновано оптимізація вибору (узагальнення) декількох експертних думок з використанням нейромережевих рішень; розроблена методика і алгоритм використання нейронних мереж. Побудована структура нечіткої когнітивної карти сценарного управління технологічним комплексом; експертно визначені зв'язки між концептами. Апробовано методику побудови адекватної нейронної мережі Кохонена оптимізації вибору експертних думок щодо значень зв'язків між концептами - визначено їх чисельні значення. Запропоновано схему використання нейронних мереж Байєса для вибору в режимі реального часу значень впливу одного концепту на інший. Analyzed the prospects of fuzzy cognitive maps for scenario management of technological systems of food production. To increase the efficiency of the proposed fuzzy cognitive maps optimization of choice of several expert opinions on the use of neural network solutions; the technique and algorithm using neural networks. Built Structure fuzzy cognitive map scenario of technological complex; expert identified relationships between concepts. Approved the methods of constructing adequate Kohonen neural network optimization choice of expert opinions on the values of links between concepts - defined by their numerical value. A scheme using Bayesian Neural Networks to select the real-time values influence one concept to another.Документ Багатокритеріальний синтез маршрутів пересування мобільних роботів з розпізнаванням перешкод(2012) Шворов, Сергій Андрійович; Болбот, Ігор Михайлович; Штепа, Володимир Миколайович; Заєць, Наталія Анатоліївна; Дудник, Алла ОлексіївнаРозглянута задача синтезу компромісно-оптимальних маршрутів руху мобільних роботів з розпізнаванням перешкод в конфліктному середовищі. Описано розв’язання даної задачі методом багатокритеріального динамічного програмування з використанням нейромережевих структур для розпізнавання образів. The problem of synthesis of compromise-optimal routes of mobile robots with obstacle recognition in conflict environments. We describe a method for solving this problem Multicriteria dynamic programming using neural network structures for identification images.