Козирський, Володимир ВікторовичМомотюк, Вікторія ВікторівнаЗаєць, Наталія Анатоліївна2017-04-032017-04-032016Козирський, В. В. Використання нечітких мереж Петрі для формування навчальних вибірок синтезу нейронних мереж / В. В. Козирський, В. В. Момотюк, Н. А. Заєць // Наукові праці НУХТ. – К. : НУХТ, 2016. – Т. 22, № 6. – С. 28-33.https://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/24942Проаналізовано 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.otherхлібопекарське виробництвоенергоефективністьсистема керуваннянейронна мережанечітка мережа Петріbakery productionenergy efficiencycontrol systemneural networkfuzzy Petri netsкафедра автоматизації та комп'ютерних технологій систем управлінняВикористання нечітких мереж Петрі для формування навчальних вибірок синтезу нейронних мережArticle