Статті
Постійне посилання колекціїhttps://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/7522
Переглянути
11 результатів
Результати пошуку
Документ An IoT Solution: A Fitness Trainer(2021) Hladkyi, Yaroslav; Gladka, Myroslava; Kostikov, Mykola; Lisnevskyi, RostyslavAn IoT system of motion detection and control for fitness exercises can be urgent for people who do sports at home. Using such a system as a mobile application allows the user to get the assessment of technique when doing exercises demonstrating them in front of the smartphone camera, as well as recommendations which may help improve doing exercises. As a result, the efficiency of exercises will be increased. These functions are implemented via a neural network able to recognize images. Besides, users will see their progress and information on exercises made with flaws, which will help to fix the execution technique. The IoT system configures business rules and scenarios, necessary artefacts for users, the exercises they perform, errors and deviations that are committed while doing the exercises, as well as analyzing video files. The IoT solution is built using a neural network that is capable of recognizing the user's body posture during the exercise using a video file captured on the camera of their own smartphone. With the help of mathematical calculations, artificial intelligence will return the result of the video file analysis, where the user will be able to see their flaws while doing a certain task, and get recommendations. A special factor in pattern recognition is the individual initial anthropometric data of each user, which must be taken into account in the analysis. The use of IoT system of monitoring and control over the performance of fitness exercises will positively affect the trend of a healthy lifestyle in today's world without the involvement of personal fitness trainers.Документ Нейромережеве оцінювання слабких впливів на кероване левітуюче пробне тіло(2013) Наливайчук, Микола Васильович; Гніденко, В. В.; Яценко, Віталій ОлексійовичРозглядається задача виділення слабких впливів на динамічну систему при нелінійному вимірюванні. Пропонується новий підхід до оцінювання слабких впливів гравітаційного характеру на левітуюче пробне тіло. Підхід заснований на використанні нейромережі спільно з алгоритмом адаптивної фільтрації. Розв’язується задача асимтотичної стійкості вимірювань. The article deals with the problem of detecting the weak effects on the nonlinear dynamic system of measurement. A new approach to the evaluation of the weak gravitational effects on the nature of the levitating test body is. Suggested the approach is based on a neural network algorithm with adaptive filtering. The solution to the problem of the asymptotic stability of the measurements is siven.Документ Використання neo-fuzzy мережі для керування вологозабезпеченістю сільськогосподарських культур(2013) Пастушенко, Володимир Йосипович; Стеценко, Анастасія МихайлівнаThe article is devoted to the development of the procedure of water supply control agricultural cultures for at the drainedhumidifying systems with underground moistening in the conditions of stochastic disturbances actions. Description of cascade- combined structure scheme of the control system is pointed, where external controller is presented in the form of neural network. Neuro-controllers on the base of multilayer neural networks of direct propagation and neo-fuzzy network are developed, their comparative characteristics are pointed out. Стаття присвячена розробці методики керування вологозабезпеченістю сільськогосподарських культур на осушувально-зволожувальних системах з підгрунтовим зволоженням в умовах дії стохастичних збурюючих впливів. Наведено опис каскадно-комбінованої структурної схеми автоматизованої системи керування, де зовнішній регулятор представлено у вигляді нейронної мережі. Розроблено нейрорегулятори на базі багатошарових нейронних мереж прямого поширення та neo-fuzzy мережі, наведено їх порівняльну характеристику.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 Интеллектуальная система управления процессом ректификации с прогнозированием нештатных ситуаций(2017) Гриценко, Надежда Георгиевна; Заец, Наталья Анатольевна; Смитюх, Ярослав ВладимировичРассмотрены особенности работы оборудования технологических комплексов производства спирта. Определены основные причины, создающие возникновения нештатных ситуаций в работе ректификационных колонн. Сформирован подход к решению задачи предупреждения возможных аварийных ситуаций. Предложена практическая реализация системы прогнозирования нештатных ситуаций на основе нейронной сети, описанный алгоритм ее обучения. The peculiarities of the equipment of technological complexes of alcohol production are considered. The main reasons for extinction of abnormal situations in the work of distillation columns are determined. An approach to solving the problem of preventing possible emergencies is formed. The practical implementation of the system of prediction of non-emergency situations based on the neural network is proposed, the algorithm of its training is described.Документ Использование нейронных сетей для разработки прогнозирующих моделей процесса производства хлеба(2014) Эльперин, Игорь Владимирович; Швед, Сергей Николаевич; Била, Галина НиколаевнаНа основе искусственных нейронных сетей разработаны и исследованы прогностические модели для разных этапов изготовления хлеба. Это дает возможность начать технические операции, прогнозируя возможное отклонение технологических параметров регулируемых значений. Может давать рекомендации по изменению технологических режимов, которые должны поддерживать систему управления высококачественной продукцией. Based on artificial neural networks are developed and investigated predictive models for different stages of making bread. This gives an opportunity to start technical operations predict the possible deviation of technological parameters of the regulated values. Can make recommendations for changes in technological regimes, which should support management system for high-quality products.Документ 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 Порівняльна оцінка нелінійних і нейромережних регуляторів при випадкових збуреннях(2015) Романюк, Олександр Валентинович; Трегуб, Віктор ГригоровичСтворення нових технологій висуває все більш жорсткі вимоги до якості функціонування систем управління. Удосконалення систем управління шляхом розробки нових типів виконавчих пристроїв дає певний ефект, але значна частина проблем, таких як підвищення швидкодії, інваріантність до зовнішніх впливів, змін характеристик об’єкта управління тощо, даним підходом не вирішуються. У зв ’язку з цим бурхливого розвитку набули сучасні інтелектуальні технології. У системах управління складними технологічними установками досить часто використовуються стандартні регулятори, які широко застосовуються завдяки своїй простоті і високій надійності. Проте вони не можуть оперативно самонавчатися і перебудовуватися при зміні параметрів складних елементів технологічних установок, особливо у випадках неконтрольованих збурень. Замість цих регуляторів з жорсткою структурою актуально використовувати інтелектуальні регулятори, які легко перебудовуються й перенавчаються, змінюючи свої коефіцієнти, і пристосовуються до зовнішнього навколишнього середовища. Creation of new technologies requires stronger functioning of control systems. Improvement of management systems through the development of new types of actuators gives a certain effect, but many problems, such as increased performance, invariance to external influences, changes in the characteristics of the control object, etc., can not be solved using this approach. In this regard, the rapid development of advanced intelligent technologies should be acquired. In control systems for complex technical installations standard regulators are often used: integral (I), a proportional-integral (PI), proportional-integral-derivative (PID), which are widely recognized for their simplicity and high reliability. However, they can not quickly change themselves when the nonlinear parameters of complex elements of technical installations change, particularly in cases of uncontrolled disturbances. Smart, easily rebuilt and retrained controllers, changing their coefficients and adapting to the external environment, are used now instead of controllers with rigid structure.Документ Розробка прогнозуючої моделі в системі управління процесом приготування хліба з використанням нейронних мереж(2012) Швед, Сергій Миколайович; Ельперін, Ігор ВолодимировичПроведений аналіз технологічного процесу хлібопекарського виробництва як складної динамічної системи з слабко формалізованими параметрам. Розроблені параметричні схеми окремих стадій процесу. На основі методів нейронних мереж розроблена прогнозуюча модель технологічного процесу приготування хлібобулочних виробів, яка призначена для використання її в підсистемі оперативної корекції системи управління. The analysis of the process of baking as a complex dynamic system with weakly formalized requirements. Designed parametric scheme of separate stages of the process. The methods of neural networks developed a model predicting the process making bakery products, which is designed for use in surgical correction subsystem management.