IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/scn/009530/14051264.html
   My bibliography  Save this article

Нейросетевые Модели Для Описания Сложных Технологических Процессов

Author

Listed:
  • Кузнецов Л. А.

    (Липецкий государственный технический университет)

  • Домашнев П. А.

    (Липецкий государственный технический университет)

Abstract

Описана методика построения модели сложного многоэтапного технологического процесса на основе многослойной нейронной сети. Приведены структура нейросетевой модели многоэтапного технологического процесса и алгоритм ее формирования. Рассмотрена методика обучения нейросетевой модели технологического процесса. Показано, что процесс обучения сводится к минимизации функции многих переменных. Получены формулы аналитического пересчета градиента функции потерь, позволяющие применять для обучения сети эффективные методы оптимизации.

Suggested Citation

  • Кузнецов Л. А. & Домашнев П. А., 2004. "Нейросетевые Модели Для Описания Сложных Технологических Процессов," Проблемы управления, CyberLeninka;Общество с ограниченной ответственностью "СенСиДат-Контрол", issue 1, pages 20-27.
    • Handle: RePEc:scn:009530:14051264
    as

    Download full text from publisher

    File URL: http://cyberleninka.ru/article/n/neyrosetevye-modeli-dlya-opisaniya-slozhnyh-tehnologicheskih-protsessov
    Download Restriction: no
    ---><---

    More about this item

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:009530:14051264. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: CyberLeninka (email available below). General contact details of provider: http://cyberleninka.ru/ .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.