Особенности разработки искусственной нейронной сети гибридной экспертной системы

В предложенной статье были описаны основы разработки искусственной нейронной сети в качестве одной из составных частей гибридной экспертной системы для противоаварийного управления. Рассмотрено функционирование нейронов, их реакция при различных условиях работы. Также представлена многослойная рекур...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Штучний інтелект
Дата:2018
Автори: Коновалов, С.Н., Егошина, А.А.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2018
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162382
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Особенности разработки искусственной нейронной сети гибридной экспертной системы / С.Н. Коновалов, А.А. Егошина // Штучний інтелект. — 2018. — № 2 (80). — С. 139-143. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862547597043957760
author Коновалов, С.Н.
Егошина, А.А.
author_facet Коновалов, С.Н.
Егошина, А.А.
citation_txt Особенности разработки искусственной нейронной сети гибридной экспертной системы / С.Н. Коновалов, А.А. Егошина // Штучний інтелект. — 2018. — № 2 (80). — С. 139-143. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.
collection DSpace DC
container_title Штучний інтелект
description В предложенной статье были описаны основы разработки искусственной нейронной сети в качестве одной из составных частей гибридной экспертной системы для противоаварийного управления. Рассмотрено функционирование нейронов, их реакция при различных условиях работы. Также представлена многослойная рекуррентная искусственная нейронная сеть, с использованием метода обратного распространения ошибки, в общем виде, и показано её обучение. Помимо этого, описано применение подобной сети для анализа и прогнозирования состояния работоспособности сложной технической системы. The proposed article described the basics of developing an artificial neural network as one of the components of a hybrid expert system for antifault control. The functioning of neurons, their reaction under various operating conditions are considered. A multilayer recurrent artificial neural network is also represented, using the method of back propagation of the error, in general form, and its training is shown. In addition, the application of such a network for analyzing and predicting the state of health of a complex technical system is described.
first_indexed 2025-11-25T16:13:30Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-162382
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1561-5359
language Russian
last_indexed 2025-11-25T16:13:30Z
publishDate 2018
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
record_format dspace
spelling Коновалов, С.Н.
Егошина, А.А.
2020-01-07T18:47:37Z
2020-01-07T18:47:37Z
2018
Особенности разработки искусственной нейронной сети гибридной экспертной системы / С.Н. Коновалов, А.А. Егошина // Штучний інтелект. — 2018. — № 2 (80). — С. 139-143. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.
1561-5359
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162382
004.891
В предложенной статье были описаны основы разработки искусственной нейронной сети в качестве одной из составных частей гибридной экспертной системы для противоаварийного управления. Рассмотрено функционирование нейронов, их реакция при различных условиях работы. Также представлена многослойная рекуррентная искусственная нейронная сеть, с использованием метода обратного распространения ошибки, в общем виде, и показано её обучение. Помимо этого, описано применение подобной сети для анализа и прогнозирования состояния работоспособности сложной технической системы.
The proposed article described the basics of developing an artificial neural network as one of the components of a hybrid expert system for antifault control. The functioning of neurons, their reaction under various operating conditions are considered. A multilayer recurrent artificial neural network is also represented, using the method of back propagation of the error, in general form, and its training is shown. In addition, the application of such a network for analyzing and predicting the state of health of a complex technical system is described.
ru
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Штучний інтелект
Прикладні інтелектуальні технології та системи
Особенности разработки искусственной нейронной сети гибридной экспертной системы
Peculiarities of development of the artificial neural network used in the hybrid expert system
Article
published earlier
spellingShingle Особенности разработки искусственной нейронной сети гибридной экспертной системы
Коновалов, С.Н.
Егошина, А.А.
Прикладні інтелектуальні технології та системи
title Особенности разработки искусственной нейронной сети гибридной экспертной системы
title_alt Peculiarities of development of the artificial neural network used in the hybrid expert system
title_full Особенности разработки искусственной нейронной сети гибридной экспертной системы
title_fullStr Особенности разработки искусственной нейронной сети гибридной экспертной системы
title_full_unstemmed Особенности разработки искусственной нейронной сети гибридной экспертной системы
title_short Особенности разработки искусственной нейронной сети гибридной экспертной системы
title_sort особенности разработки искусственной нейронной сети гибридной экспертной системы
topic Прикладні інтелектуальні технології та системи
topic_facet Прикладні інтелектуальні технології та системи
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162382
work_keys_str_mv AT konovalovsn osobennostirazrabotkiiskusstvennoineironnoisetigibridnoiékspertnoisistemy
AT egošinaaa osobennostirazrabotkiiskusstvennoineironnoisetigibridnoiékspertnoisistemy
AT konovalovsn peculiaritiesofdevelopmentoftheartificialneuralnetworkusedinthehybridexpertsystem
AT egošinaaa peculiaritiesofdevelopmentoftheartificialneuralnetworkusedinthehybridexpertsystem