Особливості автоматизованого управління технологічними об'єктами із суттєвим запізнюванням

dc.contributor.authorСюмаченко, Дмитро Миколайович
dc.date.accessioned2014-12-04T07:24:44Z
dc.date.available2014-12-04T07:24:44Z
dc.date.issued2014
dc.description.abstractЗапропонована в роботі структура з нейромережевим оптимізатором дозволяє забезпечити стабільну роботу нейронної мережі та її навчання в режимі реального часу. Proposed in the structure of the neural network optimizer ensures stable operation of the neural network and its learning in real-time.uk_UA
dc.identifier.citationСюмаченко, Д. М. Особливості автоматизованого управління технологічними об'єктами із суттєвим запізнюванням / Д. М. Сюмаченко // Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем управління організаційно-технічними та технологічними комплексами : матеріали Міжнародної науково-технічної конференції, 27 лист. 2014 р.– К. : НУХТ, 2014. – С. 99.uk_UA
dc.identifier.urihttps://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/19012
dc.language.isouk_UKuk_UA
dc.subjectавтоматизоване управлінняuk_UA
dc.subjectтехнологічні об'єктиuk_UA
dc.subjectзапізнюванняuk_UA
dc.subjectautomatic Controluk_UA
dc.subjecttechnological objectsuk_UA
dc.subjectdelayuk_UA
dc.titleОсобливості автоматизованого управління технологічними об'єктами із суттєвим запізнюваннямuk_UA
dc.typeOtheruk_UA

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
55.pdf
Розмір:
1.31 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: