Статті в журналах з теми "Нечіткі нейронні мережі"
Щоб переглянути інші типи публікацій з цієї теми, перейдіть за посиланням: Нечіткі нейронні мережі.
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-21 статей у журналах для дослідження на тему "Нечіткі нейронні мережі".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте статті в журналах для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
1
Лєві, Л. І. "ФОРМАЛІЗАЦІЯ ВОЛОГОПЕРЕНОСУ В НЕНАСИЧЕНІЙ ЗОНІ МОДУЛЬНОЇ ДІЛЯНКИ ҐРУНТУ ЯК ОБ’ЄКТУ КЕРУВАННЯ НА ОСНОВІ НЕО-ФАЗЗІ МЕРЕЖ". Вісник Полтавської державної аграрної академії, № 3 (27 вересня 2019): 248–55. http://dx.doi.org/10.31210/visnyk2019.03.34.
Повний текст джерелаАнотація:
Метою статті є дослідження модульної ділянки ґрунту як об’єкту керування, яка є складною ро-зподіленою у просторі системою. Однією з характерних ознак складності об’єкта керування є неви-значеність у представленні його структури та поведінки. У рамках сучасної методології системно-го моделювання невизначеність може характеризувати наступні аспекти модельних уявлень: неяс-ність або нечіткість границі системи; неоднозначність семантики окремих термінів; неповнота модельних уявлень щодо певної складної системи; наявність протиріч між окремими компонентами модельних уявлень або вимог, які повинна задовольняти модель складної системи; невизначеність настання певних подій, які належать до можливості знаходження системи ‒ оригіналу в певному стані в майбутньому; лінгвістична невизначеність. На модульну ділянку ґрунту як об’єкт керування здійснюють вплив змінні збурення − погодні умови (температура й вологість повітря, швидкість ві-тру, сонячна радіація, опади). Від них залежить вихідний параметр − всмоктуючий тиск (вологість) ґрунту. Цьому об՚єкту керування притаманна стохастична невизначеність, оскільки його властиво-сті змінюються випадково. На сьогодні, крім класичних нейронних мереж, розвиваються гібридні, зокрема, нечіткі нейронні мережі. Вони об’єднують у собі переваги нейронних мереж і систем нечі-ткого виведення. Тому для моделювання ненасиченої зони модульної ділянки ґрунту як об’єкту керу-вання ґрунту застосовано саме гібридну нейро-нечітку мережу на основі нео-фаззі нейрона. Розроб-лені нео-фаззі моделі ненасиченої зони модульної ділянки ґрунту як об’єкта керування для прогнозу-вання всмоктуючого тиску ґрунту забезпечують вищу точність роботи, ніж багатошарові мережі прямого поширення. Водночас вони мають простішу архітектуру, що забезпечує легшу практичну реалізацію та більшу швидкість навчання. Розроблені нео-фаззі моделі можуть бути використані у складі автоматизованого робочого місця диспетчера зрошувальної системи і слугувати зручним ін-струментом для планування й керування режимами зволоження сільськогосподарських культур.
2
Дакі, О. А., С. А. Олізаренко, Ю. Г. Якусевич, З. Я. Дорофєєва та В. В. Тришин. "Інформаційна технологія розробки бази знань інтелектуальної системи автоматичного управління рухом судна". Системи озброєння і військова техніка, № 3(67) (24 вересня 2021): 52–60. http://dx.doi.org/10.30748/soivt.2021.67.07.
Повний текст джерелаАнотація:
Питання створення і використання універсальної інформаційної технології для промислової розробки бази знань (БЗ) інтелектуальної системи автоматичного управління рухом судна (ІСАУ) в умовах невизначеності навколишнього середовища при неповній інформації з використанням останніх досягнень в області нечіткої логіки і глибокого навчання є недостатньо дослідженими. У роботі представлена інформаційна технологія розробки БЗ ІСАУ рухом судна з використанням глибоких нейронних мереж і інтервальних нечітких логічних моделей. У процесі розробки інформаційної технології вирішені такі часткові завдання: розроблена структура і склад інформаційної технології розробки БЗ ІСАУ рухом судна; обґрунтований вибір нечіткої логічної моделі для формалізації процесу функціонування нечіткого регулятора ІСАУ рухом судна; обґрунтований вибір глибокої нейронної мережі для формального представлення моделі нейромережевого аналізатора ІСАУ рухом судна; обґрунтовано ефективність застосування інформаційної технології розробки БЗ ІСАУ рухом судна з використанням глибоких нейронних мереж і інтервальних нечітких логічних моделей. Перспективами подальших досліджень у цьому напрямку може бути розробка пропозицій щодо використання засобів автоматизованого проектування БЗ ІСАУ рухом судна з врахуванням представлення даної технології як сукупності функцій-процесів по розробці відповідної БЗ.
3
Мажара, І. П., та О. І. Тимочко. "Модель процесу управління повітряним рухом на основі нейронних нечітких мереж". Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України, № 2(43), (11 травня 2021): 61–65. http://dx.doi.org/10.30748/nitps.2021.43.08.
Повний текст джерелаАнотація:
Нейронні мережі мають ряд переваг, необхідних для вирішення задачі моделювання інформаційної системи управління повітряним рухом. Але процес навчання мережі часто відбувається досить повільно. Для прискорення процесу навчання мережі ввести будь-яку апріорну інформацію (знання експерта) неможливо. До того ж аналіз навченої нейронної мережі досить складний, зазвичай вона являє собою чорний ящик для користувача. Усунути або мінімізувати існуючі недоліки нейронної мережі здатні системи на базі нечіткої логіки, які вирішують погано формалізовані задачі і пояснюють одержувані висновки роботи системи.
4
Модло, Євгеній Олександрович, Ілля Олександрович Теплицький та Сергій Олексійович Семеріков. "Електронні таблиці як засіб навчання нейромережевого моделювання технічних об’єктів бакалаврів електромеханіки". Theory and methods of learning mathematics, physics, informatics 13, № 3 (25 грудня 2015): 182–96. http://dx.doi.org/10.55056/tmn.v13i3.1000.
Повний текст джерелаАнотація:
Метою даного дослідження є розробка елементів методики використання мобільних електронних таблиць як засобу навчання нейромережевого моделювання технічних об’єктів бакалаврів електромеханіки.
Задачі дослідження:
Обґрунтування вибору нейронних мереж як засобу моделювання технічних об’єктів із прихованою або нечіткою структурою.
Реалізація алгоритму глибинного машинного навчання у середовищі мобільних електронних таблиць Google Sheets.
Об’єкт дослідження – процес професійної підготовки бакалаврів електромеханіки в технічних ЗВО, предмет – формування компетентності бакалавра електромеханіки в моделюванні технічних об’єктів.
Результати: 1) розроблено та реалізовано у середовищі мобільних електронних таблиць модель роботи інтелектуального датчику на основі нейронної мережі з двома прихованими шарами; 2) наведено приклади використання доповнення Solver для визначення вагових коефіцієнтів нейронної мережі.
Основні висновки: у процесі розробки елементів методики використання мобільних електронних таблиць як засобу навчання нейромережевого моделювання технічних об’єктів бакалаврів електромеханіки показано можливість та доцільність формування критичного мислення студентів.
5
Пікуляк, Микола Васильович, Микола Васильович Кузь та Оксана Дмитрівна Ворощук. "УДОСКОНАЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ПОБУДОВИ СИСТЕМИ ДИСТАНЦІЙНОЇ ОСВІТИ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ГІБРИДНОГО АЛГОРИТМУ НАВЧАННЯ". Information Technologies and Learning Tools 88, № 2 (29 квітня 2022): 167–85. http://dx.doi.org/10.33407/itlt.v88i2.4434.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті виконано теоретичний аналіз нейро-нечітких систем, узагальнено та систематизовано їх основні характеристики, деталізовано особливості відомих алгоритмів розробки та обґрунтовано актуальність їх використання для побудови комп’ютеризованих навчальних програм. Представлено структурну модель адаптивної навчальної системи та описано систему вхідних навчальних правил, змодельованих за результатами проведеного експерименту. З метою визначення оцінки поточного рівня навченості студента введено ряд якісних показників (глибина навчання, ступінь та якість засвоєння), використання яких дозволило забезпечити повноту бази вхідних правил для здійснення нечіткого логічного виведення. Запропоновано метод на базі нечіткої нейронної мережі для побудови адаптивного модуля дистанційної системи передачі знань, застосування якого дає можливість підвищити швидкість та точність виконання обрахунків на етапі визначення навчального режиму відповідно до поточного рівня знань студента. Реалізовано адаптивний механізм побудови індивідуальної траєкторії навчання у системі дистанційної освіти на основі нечіткої нейронної мережі Мамдані. Розроблено гібридний алгоритм навчання нейро-нечіткої мережі та наведені етапи його функціонування. Досліджено особливості застосування гібридного алгоритму для визначення навчального режиму та встановлено переваги його використання шляхом паралельного й одночасного уточнення параметрів мережі. Запропоновано блок-схему гібридного алгоритму адаптивного навчального модуля, яка дозволяє мережі під час навчання модифікувати правила виведення відповідно до заданої точності навчання. Проведено експериментальне дослідження застосування гібридного алгоритму з використанням нечіткої нейронної мережі ANFIS в програмі MATLAB, що дозволило підтвердити ефективність запропонованої технології. Визначено перспективи використання математичного апарату нейромережевих технологій у дослідженні адаптивних характеристик автоматизованих навчальних систем.
6
СІВАК, Вадим, Ігор ДАБІЧЕВ та Сергій СИЛКА. "ПЕРСПЕКТИВИ ВИКОРИСТАННЯ ЕЛЕМЕНТІВ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ ДЛЯ КОНТРОЛЮ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ АВТОМОБІЛЬНОЇ ТА БРОНЕТАНКОВОЇ ТЕХНІКИ". Збірник наукових праць Національної академії Державної прикордонної служби України. Серія: військові та технічні науки 82, № 1 (2 лютого 2021): 286–304. http://dx.doi.org/10.32453/3.v82i1.545.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті розкрито перспективи використання елементів нечіткої логіки для контролю технічного стану автомобільної та бронетанкової техніки.
У статті наведені аспекти наукових досліджень що розкривають досвід та специфіку контролю технічного стану зразків автомобільної та бронетанкової техніки в процесі їх експлуатацію в умовах виконання оперативно-службових завдань з охорони державного кордону, що викликає потребу у розкритті перспектив використання елементів нечіткої логіки для діагностування техніки в процесі її експлуатації на кордоні.
Розглянуті перспективи упровадження діагностики на основі нечітких нейронних мереж. На основі аналізу наукових робіт провідних вчених України та Білорусії, що присвячені проведенню теоретичних та практичних досліджень щодо застосування нечіткої логіки в системах управління транспортних засобів та застосування нечіткої логіки для розробки алгоритмів управління, які адаптуються до конкретних умов експлуатації зразків техніки.
Визначено, перспективи застосування нових інформаційних технологій (зокрема, нейронних мереж та нечіткої логіки) для вирішення завдань з контролю технічного стану зразків автомобільної та бронетанкової техніки, є досить оптимістичними.
Проте, необхідно мати значений обсяг статистичних даних для створення вхідного інформаційного потоку для роботи нейронних мереж, що безумовно можливе у найближчій перспективі при умові наявності достатнього обсягу статистики діагностичних параметрів, як в процесі контролю технічного стану зразків автомобільної та бронетанкової техніки, так і за рахунок єдиної інформаційної бази даних їх експлуатаційного процесу загалом.
7
Tymockho, A., A. Samokish та O. Aroslankin. "МЕТОДИКА ФОРМУВАННЯ НАВЧАЛЬНОЇ ВИБІРКИ ДЛЯ НАВЧАННЯ НЕЧІТКОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ПРИ АВТОМАТИЗАЦІЇ ПРОЦЕСУ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕННЯ В ЗАДАЧАХ НАВЕДЕННЯ АВІАЦІЇ НА НАЗЕМНІ (МОРСЬКІ) ЦІЛІ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 1, № 59 (26 лютого 2020): 7–11. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2020.1.007.
Повний текст джерелаАнотація:
В статті розроблено методика формування навчальної вибірки для навчання нечіткої нейронної мережі при автоматизації процесу прийняття рішення в задачах наведення авіації на наземні(морські) цілі. Для навчання нечіткої нейронної мережі необхідно використовувати навчальну вибірку. При підготовці навчальної вибірки для навчання нечіткої нейронної мережі процесу наведення авіації на наземні (морські) цілі існує проблема збору даних. Збір статистики на основі прикладів прийняття рішень в процесі наведення в реальних умовах застосування авіації по наземних (морських) цілях, займає багато часу, не дозволяє зібрати необхідну кількість статистичних даних для формування навчальної вибірки. Тому слід застосовувати імітаційне моделювання. Але складність, динамічність процесу наведення, та невизначеність, що зумовлена характером параметрів, які використовуються при вирішенні задачі наведення, не дозволяють застосовувати імітаційні моделі побудовані на основі традиційних методів. Це зумовлено тим, що навчальна вибірка не враховує невизначеність. Також імітаційні моделі побудовані на основі традиційних методів не враховують досвід та знання передового авіанавідника, тому отримана в результаті моделювання навчальна вибірка, не дозволить побудувати нечіткої нейронної мережі та навчити її відповідно до процесу прийняття рішення передового авіанавідника при наведені авіації на наземні (морські) цілі. Тому при побудові імітаційної моделі слід застосовувати моделі на основі математичного апарату нечіткої логіки та нечітких множин. В результаті проведеної роботи розроблено методику формування навчальної вибірки для навчання нечіткої нейронної мережі при автоматизації процесу прийняття рішення в задачах наведення авіації на наземні (морські) цілі та побудовано імітаційну модель. Дана модель дозволяє на основі вхідних даних отримувати параметри наведення, що визначаються передовим авіанавідником при вирішенні задачі наведення авіації на наземні (морські цілі). Застосування даної методики дозволило отримати навчальну вибірку, на основі якої можливе навчання ННМ для отримання інформаційної технології автоматизованої виробки рекомендацій щодо параметрів наведення авіації на наземні (морські) цілі на основі ННМ
8
МАРИНИЧ, Іван, та Ольга СЕРДЮК. "ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННИХ РЕГУЛЯТОРІВ ПРИ МОДЕЛЮВАННІ КЕРУВАННЯ СТАДІЄЮ ПОДРІБНЕННЯ В УМОВАХ ГІРНИЧО-ЗБАГАЧУВАЛЬНОГО КОМБІНАТУ". INFORMATION TECHNOLOGY AND SOCIETY, № 1 (12 травня 2022): 45–53. http://dx.doi.org/10.32689/maup.it.2022.1.6.
Повний текст джерелаАнотація:
Анотація. Стаття присвячена можливості застосування стандартних типів нейрорегуляторів, що пропонує середовище MATLAB & Simulink при моделюванні керування технологічним процесом, а саме стадією подрібнення, шляхом застосування узгодженого інтелектуального керування в умовах невизначеності. Застосування технологій штучного інтелекту в гірському ділі є досить актуальним в цей час. На відміну від «класичних» детермінованих автоматизованих систем керування, які засновані на використанні жорстких алгоритмів (або чіткої логіки), системи з використанням штучного інтелекту мають властивості навчання та самонавчання (тобто накопичення та узагальнення досвіду). Використання штучних нейро‑нечітких мереж для моделювання і ідентифікації об’єкта керування – підхід, який зазвичай розглядається як альтернатива методам, заснованим на фізичних або технологічних принципах. Зокрема, це стосується можливості використання нейронних мереж та нечіткої логіки для управління технологічними процесами дроблення-подрібнення та збагачення корисних копалин. В роботі було розглянуто три можливих типи регуляторів, які пропонує середовище MATLAB & Simulink, а саме регулятора з передбаченням NN Predictive Controller, регулятору на основі моделі авторегресії NARMA-L2 та контролера на основі еталонної моделі – Model Reference Controller. Кожен з розглянутих регуляторів може застосовуватись при моделюванні технологічного процесу, але доцільність використання того чи іншого типу, в першу чергу залежить від характеру технологічного процесу. При моделюванні була досліджена можливість керування технологічним процесом за допомогою штучного інтелекту (регуляторів на основі нейронних мереж). Аналіз результатів моделювання трьох типів нейрорегуляторів, показав, що найбільш доцільним при моделюванні керування технологічного процесу подрібнення є застосування регулятора типу NARMA-L2.
9
Фльора, А. С., М. О. Семенюк, В. С. Данилюк та Є. А. Толкаченко. "ОГЛЯД СУЧАСНИХ МЕТОДІВ ВСИСТЕМАХВИЯВЛЕННЯ ВТОРГНЕНЬ ДЛЯ ПОТРЕБ ІНФОРМАЦІЙНО-ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ СИСТЕМ СПЕЦІАЛЬНОГО ПРИЗНАЧЕННЯ". Vodnij transport, № 2(33) (14 грудня 2021): 57–61. http://dx.doi.org/10.33298/2226-8553.2021.2.33.06.
Повний текст джерелаАнотація:
Устатті представлено аналіз сучасних реалізацій алгоритмів систем виявлення вторгнень та їх перспективність використання у інформаційно телекомунікаційних мережах спеціального призначення.Необхідність в надійних системах виявлення вторгнення стоїть досить гостро. Особливо в сучасних тенденціях збільшення ролі інформаційних технологій в силових відомствах держави та на об’єктах критичної інфраструктури. Застарілі системи захисту дозволяють без особливих труднощів проводити кібератаки, що спонукає до необхідності тримати системи виявлення та захисту інформаційних систем в актуальному стані.В умовах постійної боротьби з вторгненнями у світі було запропоновано безліч методів та алгоритмів для виявлення атаки на інформаційно-телекомунікаційні системи. Так найбільшу розповсюдженість отримали методи виявлення аномалій в роботі системи. Передовими з таких методів є інтелектуальні. Нейронні мережі, нечітка логіка, імунні системи отримали велику кількість варіантів реалізації в таких системах виявлення вторгнень.Вдале поєднання переваг методів виявлення для конкретної інфраструктури може дозволити отримати значну перевагу над атакуючим, та зупинити проникнення. Проте на шляху всеохоплюючої реалізації подібних систем стоїть їх висока вартість у сенсі обчислювальної потужності. Питання застарілого парку комп’ютерної техніки і її повільна заміна ставлять в ситуацію постійного компромісу між передовими досягненнями в галузі захисту системи і можливостей самої системи щодо підтримки таких систем. Ключовіслова:інформаційно-телекомунікаційна система, інформаційна безпека, кібератака, система виявлення вторгнень, загроза інформаційним системам.
10
S., Ivanov. "NEURO-FUZZY CONTROL SYSTEM OF NON-DETERMINED ECONOMIC OBJECT." Scientific Bulletin of Kherson State University. Series Economic Sciences, no. 43 (October 22, 2021): 86–90. http://dx.doi.org/10.32999/ksu2307-8030/2021-43-13.
Повний текст джерелаАнотація:
The article discusses the use of neuro-fuzzy control systems as a tool for managing non-deterministic objects in real time. The application of classical methods description of the control system assumes that the control objects are described by linear dynamic links of low order. This assumption often leads to the fact that classical control systems in practice do not provide the specified indicators of fast and efficient management. This article discusses modern control tools structural models of a discrete quasi-invariant automated control system. Typical procedures correspond to business processes of nondeterministic discrete objects. The decision to use marketing, resource and production procedures is made on the basis of analysis of the degree of compliance; in this case, business processes in the economic object. This approach combines the advantages of the principle of using typical subsystems of automated control systems and the process approach. Presented in this article is the analysis of an automated control system, which is based on the use of typical models of discrete automated control systems. According to the proposed solution in an automated control system in real time, it is proposed to use a neuro-fuzzy control system as a function of the object and the system’s transfer ratio. The neuro-fuzzy control system is based on the process of learning an artificial neural network (ANN), which allows you to determine the rules of fuzzy inference (FIS). Once the fuzzy output parameters are defined, the neural network operates standard. In this integrated model, the neural network training algorithm (ANN) is used to determine the parameters of the fuzzy output system (FIS). On the other hand, the neural network learning mechanism does not depend on statistical information, but is standard for the chosen artificial neural network architecture. The ANFIS automated control sys-tem determines that each quantity is represented by only one fuzzy set. The ANFIS neural network learning procedure has no restrictions on modifying membership functions. To ensure the learning speed of the neural network and the adaptability of the software implementation, the model Takagi T., Sugeno M. this is based on a high-performance neural network learning procedure. The article proposes the ANFIS model, which considers an algorithm based on seven fuzzy rules.Keywords: neuro-fuzzy control systems, ANFIS model, neural network (ANN), rules of fuzzy inference (FIS). У статті розглянуто використання нейронечітких систем управління як інструмента для управління недетермінованими об’єктами в реальному масштабі часу. Обговорюються сучасні інструменти управління, структурні моделі дискретної квазіінваріантної автоматизованої системи управління. Представлене у статті аналізування автоматизованої системи управління заснований на застосуванні типових моделей дискретних автоматизованих систем управління. Відповідно до пропонованого рішення, в автоматизованій системі управління в реальному масштабі часу як опція об’єкта і передавальний коефіцієнт системи пропонується використовувати нейронечітку систему управління. Нейронечітка система управління заснована на процесі навчання штучної нейронної мережі (ANN), що дає змогу визначити правила нечіткого виведення (FIS). У статті пропонується модель ANFIS, яка виконана із застосуванням нечіткої системи Takagi T., Sugeno M., а також розглянуто алгоритм, який побудований на основі семи нечітких правил.Ключові слова: нейронечіткі системи управління, модель ANFIS, нейронна мережа (ANN), правила нечіткого виведення (FIS).
11
Yermilova, N., S. Kyslytsia та R. Tarasiuk. "РОЗРОБЛЕННЯ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ КЕРУВАННЯ ОБЛАДНАННЯМ ОВОЧЕСХОВИЩА НА БАЗІ НЕЧІТКИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 1, № 53 (5 лютого 2019): 50–54. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2019.1.050.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті розглядаються недоліки існуючих систем автоматичного керування (САК) роботою холодильного обладнання овочесховищ та способи усунення цих недоліків. Запропоновано відмежуватися від традиційних методів керування та перейти до використання інтелектуальних методів, які дозволять системі гнучко адаптуватися при зміні внутрішніх параметрів об'єкту та збурювальних дій в широкому діапазоні змінення їх величин. Розроблено математичні моделі окремих елементів системи – повітроохолоджувача, зволожувача повітря та холодильної камери, на базі яких створено узагальнену модель САК холодильного зберігання, котра дозволила визначити температуру та вологовміст повітря в динаміці. Проведеними теоретичними дослідженнями взаємодії охолоджувального повітря з об'єктом зберігання встановлено визначальний вплив температури на динаміку втрат продукту та визначено основний параметр регулювання – зміна холодопродуктивності компресорної установки в функції температури повітря на виході камери шляхом зміни об'ємних витрат холодоагенту, яка здійснюється регулюванням частоти обертання вала компресора. Проведений синтез нейроінформаційної експертної системи автоматичного керування холодопродуктивністю компресора, проаналізовані графічні залежності потужності на валу компресора від вхідних параметрів. Виявилося, що мінімальна потужність компресора досягається зменшенням теплонадходжень в камеру як із зовні, так і з середини холодильної камери, а масові витрати повітря впливають тільки на швидкість охолодження. Зроблено висновок, що визначення потужності компресора за допомогою нечітких нейронних мереж відповідає поставленій задачі. Запропоновано схему для апаратної та програмної реалізації САК технологічним мікрокліматом в холодильній камері з використанням системи СКАДА.
12
Lakhno, Valery, Andriy Blozva, Yehor Chasnovskyi, Olena Kryvoruchko та Alona Desyatko. "АУДИТ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ НА ОСНОВІ ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРО-НЕЧІТКОЇ СИСТЕМИ". TECHNICAL SCIENCES AND TECHNOLOGIES, № 3(25) (2021): 125–37. http://dx.doi.org/10.25140/2411-5363-2021-3(25)-125-137.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті запропоновано заходи щодо вдосконалення процедур аудиту інформаційної безпеки (АІБ) для різних об’єктів інформатизації (ОБІ). Показано, щооцінкурівняступеняінформаційноїбезпеки (ІБ) для ОБІ доцільно проводити на основі оцінювання результативності безлічі критеріїв методу аналізу ієрархій (МАІ). При цьому така оцінка ступеня ІБ і всі пов’язані з нею процедури аудиту АІБ, найбільш ефективні для багатостороннього оцінювання ІБОБІ. Запропоновано модифікований метод аналізу ієрархій, на основі застосування апарату теорії нечітких множин і нейронних мереж. Цей метод дає можливість менеджменту приймати обґрунтовані управлінські рішення у сфері ІБОБІ
13
Мажара, І. П., та О. І. Тимочко. "Модель оцінки формування потоків повітряних суден у зоні посадки на основі гібридної нечіткої нейронної мережі". Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил, № 2(68) (21 квітня 2021): 26–31. http://dx.doi.org/10.30748/zhups.2021.68.03.
Повний текст джерелаАнотація:
Використання засобів імітаційного моделювання забезпечують осіб групи керівництва польотами можливістю правильно оцінити обстановку і приймати рішення в умовах невизначеності, допоможуть скоротити час налаштування інформаційної системи управління під нові або специфічні завдання, а також знайти, візуалізувати і зафіксувати в готовому вигляді варіанти реалізації інформаційної системи управління, кожен з яких може бути обраний при переході на наступну сходинку моделювання. Кінцева мета моделювання − ухвалення рішення, яке повинно бути вироблено на основі всебічного аналізу результатів моделювання.
14
Pidvysotskyi, Yan. "ПРОБЛЕМИ ОЦІНКИ КРЕДИТНИХ РИЗИКІВ СТРУКТУРОВАНИХ ФІНАНСОВИХ ІНСТРУМЕНТІВ". Європейський науковий журнал Економічних та Фінансових інновацій 1, № 3 (4 квітня 2019): 62–69. http://dx.doi.org/10.32750/2019-0105.
Повний текст джерелаАнотація:
Підходи до оцінки ризиків структурованих фінансових інструментів, а саме цінних паперів, забезпечених активами, у сучасній фінансовій інженерії є недостатньо систематизованими. Причинами цього можуть стати розмаїття ризиків, які банк бажає уникнути, передавши в управління іншим сторонам; неналежна увага до селекції позичальників; відсутність консолідації з питань формування єдиної методики оцінки типових ризиків.
Автор подає для аналізу три головні види ризиків, з якими стикається банк у процесі здійснення сек’юритизації: ризик дострокового повернення кредиту, ризик зміни процентної ставки та ризик дефолту контрагента. У основі оцінок лежать фактори часу та події, які за певних умов можуть критично впливати на грошові потоки фінансових установ.
Ризики дострокового повернення пов’язані з розрахунком усереднених значень часу до настання виплат за кредитами, однак уніфікована методика оцінки у банківській практиці наразі відсутня. Оцінка ступеню ризику супроводжується обрахунком процентного приросту до базової ціни з незмінною доходністю. Приріст відображає ризик зміни процентної ставки протягом певного часу.
Особливу увагу у статті автор приділив аналізу методів оцінки дефолту контрагента структурованого інструменту. Встановлено, що методика Е. Альтмана за різних умов економічного середовища може давати суперечливі результати. Тому в останні роки оптимальними моделями оцінки ризику дефолту можна вважати моделі нечітко-нейронних мереж. Взята за основу методика О.А. Недосєкіна показує ступінь ризику банкрутства позичальника, спираючись на методи експертних оцінок. З одного боку, модель нечітко-нейронних мереж може давати наближені до істини результати, з іншого – на точність результату може впливати асиметрія інформації, на основі якої будує оцінку певний експерт. В такому ключі ця модель потребує подальших вдосконалень, які пропонують сучасні японські вчені на основі критерію Мамдані.
Таким чином, проблематика оцінки кредитних ризиків структурованих інструментів залишається актуальною у сучасних наукових колах та потребує вироблення спільних ідей уніфікації методик, які пропонуються сучасною наукою.
15
КОТЕНКО, Вікторія. "ОСОБЛИВОСТІ ФОРМУВАННЯ ПОПИТУ У МОДЕЛЮВАННІ ЛАНЦЮГІВ ПОСТАВОК ЗЕРНОВИХ КУЛЬТУР". СУЧАСНІ ТЕХНОЛОГІЇ В МАШИНОБУДУВАННІ ТА ТРАНСПОРТІ 2, № 15 (26 листопада 2020): 35–40. http://dx.doi.org/10.36910/automash.v2i15.390.
Повний текст джерелаАнотація:
Інтенсивний розвиток аграрного сектору України за останні спричинив зміни у логістиці зернових культур. Попит на зерно та пов'язану з ним діяльність формує попит на його транспортування. Оцінити попит на сільськогосподарські перевезення необхідно для аналізу транспортної політики та прийняття рішень про господарську діяльність перевізників.
У статті розглянуто особливості формування попиту у моделях транспортування зернових культур вітчизняних науковців.
Імітаційна модель дозволяє визначити параметри автомобільного парку для вивчення попиту на транспортні перевезення сільськогосподарських товарів, на основі оцінки заявок на перевезення, що може бути використаним на етапі транспортування «індивідуальне сільське господарство-елеватор».
Модель нейронних мереж надає можливість зробити раціональним прийняття управлінських рішень та сприяти інтелектуалізації логістики ланцюгів поставок з метою мінімізації операційних витрат для перевезення вантажу. Тобто планувати та негайно виконувати розподіл залежно від попиту на вантаж. Ця модель враховує такі параметри як сезонність або нерівномірність перевезень, рух транспортних засобів та інфраструктуру залізниці. Особливо доцільним використання цієї моделі буде на етапі транспортування «елеватор-лінійний елеватор/морський термінал» із залученням залізничного транспорту.
Особливістю нечіткої моделі управління є те, що вхідні параметри описуються не кількісним значенням, а певною терм-множиною. При цьому кількісні характеристики представляються нечітко та у вигляді лінгвістичних змінних.
Дослідження попиту на вантажні перевезення дозволить підвищити ефективність на різних етапах доставки. Кожна наведена модель має особливий підхід до дослідження попиту та прогнозування перевезень у аграрному секторі. Проте створення уніфікованої моделі прогнозування попиту на перевезення сприятиме раціоналізації прийняття управлінських рішень та мінімізації витрат на кожному з етапів транспортування зернових культур, що сприяє подальшим дослідженням.
16
Лисенко, В. П., та І. С. Чернова. "АДАПТИВНА СИСТЕМА КЕРУВАННЯ ВИРОБНИЦТВОМ ЕНТОМОФАГІВ". Automation of technological and business processes 11, № 2 (26 червня 2019): 10–16. http://dx.doi.org/10.15673/atbp.v11i2.1373.
Повний текст джерелаАнотація:
Стаття присвячена розробленню адаптивної системи керування виробництвом ентомофага бракон (Habrobracon hebetor), який є перспективним гусеничним паразитоїдом у біологічній боротьбі зі шкідниками сільськогосподарських культур.Метою досліджень є підвищення ефективності виробництва ентомофагів шляхом розроблення системи керування із використанням інтелектуального алгоритму обробки інформації, зокрема, гібридної нейронної мережі прямого поширення сигналу.Методи досліджень – ситуаційне керування, експериментальні дослідження в режимі реального часу, нечіткий висновок, чисельне інтегрування.Розроблено адаптивну гібридну інтелектуальну систему керування температурою повітря боксу для лабораторного виробництва млинової вогнівки (Ephestia kuehniella), комахи-хазяїна ентомофага бракон.Проведено дослідження системи в режимі реального часу із використанням структурної моделі в Simulink/MATLAB, ANFIS – редактора, OPC Toolbox MATLAB, OPC-сервера OWEN.RS485 і Fuzzy Logic Toolbox MATLAB.Запропонована адаптивна система керування виробництвом ентомофагів дозволяє: підвищити ефективність виробництва за рахунок автоматизації складного виробничого процесу, зменшуючи при цьому вплив суб’єктивного фактору; підвищити точність підтримання температури повітря боксу для вирощування ентомокультур в умовах збурень.
17
Владов, С. І., В. М. Москалик, Н. В. Подгорних, О. В. Гусарова та Н. П. Назаренко. "ВИКОРИСТАННЯ НЕЧІТКИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ В ЗАДАЧАХ КОНТРОЛЮ І ДІАГНОСТИКИ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ АВІАЦІЙНОГО ДВИГУНА ТВ3-117 У ПОЛЬОТНИХ РЕЖИМАХ". Вісник Херсонського національного технічного університету 76, № 1 (2021): 77–86. http://dx.doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2021.1.10.
Повний текст джерела
18
Kopchak, B., та A. Kushnir. "РОЗРОБКА ТА РЕАЛІЗАЦІЯ БЛОКУ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ МАКСИМАЛЬНОГО ТЕПЛОВОГО ПОЖЕЖНОГО СПОВІЩУВАЧА З ВИКОРИСТАННЯМ ПЛАТИ ARDUINO". Fire Safety 39 (29 грудня 2021): 32–42. http://dx.doi.org/10.32447/20786662.39.2021.04.
Повний текст джерелаАнотація:
Вступ. Для виявлення полуменевих пожеж одними з найкращих є теплові пожежні сповіщувачі. Вони найпростіші, не дорогі, прості та дешеві в обслуговуванні, дуже надійні, мають хорошу стійкість до різноманітних завад порівняно з іншими типами сповіщувачів, однак, мають найбільшу інерційність спрацювання. Існує ряд об’єктів, де виникають полуменеві пожежі або де є значне забруднення і тоді теплові пожежні сповіщувачі є незамінними у використанні. Загалом, теплові пожежні сповіщувачі більш стійкі до несприятливих умов середовища порівняно з іншими типами сповіщувачів. Зменшити час виявлення загорання тепловими пожежними сповіщувачами можна завдяки використанню новітніх технологій при розробці алгоритмів роботи на основі нечіткої логіки, нейронних мереж та сучасних мікроконтролерів. Ці математичні апарати дають змогу покращити технічні характеристики теплових сповіщувачів, зменшити їхню інерційність спрацювання. Вони також можуть зменшити хибність спрацювання пожежного сповіщувача та точно розпізнати загорання.Мета роботи. Розробити блок нечіткої логіки максимального теплового пожежного сповіщувача з можливістю його реалізації в мікроконтролері на базі апаратно-обчислювальної платформи (плати) Аrduino.Основні результати дослідження. У цій статті розглядається так званий метод нечіткого висновку Сугено. Найпростіший спосіб візуалізувати системи Сугено першого порядку – це вважати, що кожне правило є визначенням місця розташування рухомої точки. Тобто одиночні вихідні піки можуть переміщатися лінійно у вихідному просторі, залежно від того, що є вхідним сигналом. Це також має тенденцію зробити такі системи дуже компактними та ефективними.Для подальшого застосування плат Arduino для розробки та дослідження нечіткого блоку максимального пожежного сповіщувача, побудованого на основі нечіткої логіки, необхідне здійснення одного дуже важливого кроку – розібрати на елементарні складові і дослідити пакет Fuzzy Logic Toolbox, який надалі буде використовуватися як еталонний для розробки програми для Arduino. У випадку програмної реалізації нечіткого блоку в програмному середовищі Arduino найкращі результати отримуються при застосуванні функцій належності трикутної і трапецієподібної форми. В пакеті Fuzzy Logic Toolbox MATLAB/Simulink був розроблений нечіткий блок Сугено. Надалі він виступив еталонним на етапі створення нової моделі нечіткого блоку і її реалізації в пакеті MATLAB/Simulink для подальших досліджень точності та адекватності отриманої моделі. Розроблена нова модель нечіткого блоку Сугено нульового порядку в пакеті MATLAB/Simulink. Проведено дослідження точності і адекватності отриманої моделі, шляхом подачі лінійного наростаючого сигналу на вході зі швидкістю 1 од/сек. Результати збіглися, похибка відсутня. Отже отримана нова модель буде служити прототипом для створення нечіткого блоку максимального теплового пожежного сповіщувача в мікроконтролері плати Arduino.В програмному комплексі Arduino з використанням мови програмування С була здійснена апаратна реалізація нечіткого блоку Сугено нульового порядку для одного входу на платі Arduino Mega 2560. Реалізація здійснена для масштабованого сигналу на вході і виході [0, 1]. Такий масштаб легко привести до робочої напруги плати Arduino 5 В. Після програмування плати Arduino було здійснено експериментальні дослідження шляхом зміни потенціометром напруги на вході плати від 0 до 5 В, що відповідає вихідному сигналу з давача температури DHT21/AM2301A. Крок зміни напруги на вході – 0,25 В.Висновки. Розглянуто математичні основи нечіткого блоку Сугено. На їх основі для максимального теплового пожежного сповіщувача розроблено модель нечіткого блоку Сугено з одним входом у програмному середовищі MATLAB/Simulink. В ході проведених досліджень вона показала 100% точність і адекватність по відношенню до існуючої моделі у пакеті Fuzzy Logic Toolbox MATLAB/Simulink. На відміну від існуючої моделі запропоновану модель нечіткого блоку можна реалізувати в мікроконтролері. В програмному комплексі Arduino, була здійснена апаратна реалізація нечіткого блоку максимального теплового пожежного сповіщувача з використанням мови програмування С і плати Arduino Mega 2560. Після програмування Arduino було здійснено експериментальні дослідження. Похибка результату, обчисленого Arduino не перевищила 2,5%. Час виконання одного повного циклу нечіткого блоку – 0,004сек.
19
Шулигін, Д., та Є. Настенко. "АЛГОРИТМ ПОРІВНЯННЯ ДВОХ ЗРАЗКІВ ДЛЯ АНАЛІЗУ МЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ ШЛЯХОМ СПІВСТАВЛЕННЯ ПАТЕРНІВ". Біомедична інженерія і технологія, № 6 (18 грудня 2021): 138–46. http://dx.doi.org/10.20535/2617-8974.2021.6.247780.
Повний текст джерелаАнотація:
Метою роботи була розробка та реалізація нового алгоритму порівняння двох медичних зображень паренхіматозних органів шляхом виокремлення в них однакових та унікальних патернів та наступного їх аналізу. Для цього було розглянуто найбільш розповсюджені алгоритми порівняння зображень, серед яких були строге порівняння, порівняння нечітких пікселів та порівняння гістограм. Оскільки найбільш розповсюджені алгоритми порівняння зображень мають недоліки, які роблять неможливим їх використання в аналізі медичних зображень було створено програмний додаток для порівняння двох медичних зображень, який реалізовує алгоритм порівняння зображень шляхом співставлення патернів, а також використовує для попередньої обробки алгоритм зменшення кількості відтінків сірого. Для розробки було використано фреймворк .NET та мову програмування C#. Після аналізу отриманих результатів роботи програмного додатку на зображеннях легень у станах норми, пневмонії, COVID-19, COVID-19 з пневмонією, а також печінки у нормі та при цирозі було з’ясовано, що при такому підході попередня обробка зображень шляхом зменшення кількості відтінків сірого є необхідним компонентом програми, а також що можливо отримати задовільні результати навіть при обробці зображень, які містять додаткову інформацію про оточуючі тканини, але для найкращого результату на вхід програми бажано подавати зображення, на яких міститься виключно текстура досліджуваних органів. Також результати роботи створеного додатку можуть бути використані для створення тренувальних вибірок для навчання нейронних мереж та інших класифікаційних алгоритмів.
Ключові слова – обробка зображень, аналіз текстури, системи підвищення ефективності, .NET, C#
20
Поліщук, Олександр Павлович, та Євген Володимирович Гожев. "Дослідження динаміки та прогнозування курсів цінних паперів". New computer technology 5 (7 листопада 2013): 77–78. http://dx.doi.org/10.55056/nocote.v5i1.89.
Повний текст джерелаАнотація:
Розвиток людини, суспільства й економіки має спрямованість у майбутнє, що знайшло відображення у виникненні таких понять, як «передбачення», «прогноз». Прогнозування («наукове передбачення») – це та сторона пізнавальної діяльності суб’єкта, результатом якого є одержання знань про майбутні події.Моделі складних систем, таких як фінансові ринки, не завжди можуть давати однозначні рекомендації або прогноз.Серед факторів, що характеризують динаміку ринку та впливають на неї, є велика кількість даних нечислової природи, значення яких мають імовірнісну природу.Для подолання проблем, з якими доводиться зіштовхуватися при аналізі фінансової ситуації, робляться спроби застосування таких розділів сучасної фундаментальної й обчислювальної математики, як нейрокомп’ютери, теорія стохастичного моделювання (теорія хаосу) і теорія ризиків, теорія катастроф, синергетика й теорія систем, що самоорганізуються (включаючи генетичні алгоритми), теорія фракталів, нечіткі логіки й навіть віртуальна реальність.Правильне розуміння ситуації на ринку, аналіз його динаміки, прогнозування поводження ринку приводить до обґрунтованого прийняття рішень.Основна мета роботи полягала у розробці програмного забезпечення для дослідження динаміки й прогнозування курсу цінних паперів.Вiдповiдно до мети, було необхiдно вирiшити наступнi задачi:Розглянути основні підходи до аналізу ринку цінних паперів.Дослідити можливості програмного комплексу MetaTrader 4 по керуванню ринком цінних паперів.Проаналізувати можливості мови MQL 4 по створенню ринкових індикаторів і експертних систем аналізу ринку цінних паперів.Розробити й протестувати індикатор для аналізу динаміки курсів валют і експертну систему для короткочасного прогнозування й прийняття рішень на валютному ринку.Аналіз літератури з проблеми дослідження дозволив виділити наступні суттєві характеристики об’єкта дослідження:валютний ринок Forex має високу ліквідність;відсутність обмежень за часом роботи забезпечує неперервність процесу дослідження;децентралізованість забезпечує незалежність від локальних геополітичних факторів;велика кількість учасників ринку дозволяє абстрагуватися від індивідуальних особливостей гравців;об’єкт дослідження являє собою складну систему з великою кількістю нелінійних зв’язків.Виділені властивості валютного ринку дозволяють розглядати його як динамічну систему, що може бути проаналізована. Прогноз стану системи є актуальною проблемою, безпосередньо пов’язану з отриманням прибутку.Розгляд алгоритмів отримання якісних і кількісних характеристик ринку засобами фундаментального, технічного та комп’ютерного аналізу дозволив зробити наступні висновки:1. На практиці можна знайти випадки, коли кожен з представлених підходів до аналізу ринку дасть прийнятний результат. Для трейдерів, що не є ринкоутворювачами, найбільш прийнятним є комп’ютерний індикаторний аналіз з автотрейдингом за короткочасними прогнозами.2. Автоматичні індикатори є ефективним засобом графічного аналізу часових рядів, надаючи трейдеру можливість прийняття обґрунтованого рішення.3. При розробці експертної системи для робочого місця трейдера необхідно розрізняти поняття «прогнозування руху цін на ринку», з одного боку, та «ігрові робочі гіпотези», зважені за ймовірністю подій, з іншого.4. Критеріями вибору трейдингової системи є підтримка великого набору індикаторів і експертів, можливість розширення системи компонентами користувача, наявність вбудованої мови програмування та локалізація.В результаті дослідження було створено експертну систему, призначену для автоматичного ведення торгів на ринку цінних паперів. Експертна система реалізована засобами мови програмування MQL 4, що вбудована в термінал MetaTrader 4.Розгляд підходів до написання технічних індикаторів та експертних систем для підтримки прийняття рішень на основі аналізу динаміки курсу цінних паперів та короткочасного прогнозування дозволило зробити наступні висновки:Мова програмування MQL 4 має всі необхідні інструменти для забезпечення якісного технічного аналізу курсу валют.Можливість написання та тестування експертів в торговій системі MetaTrader дозволяє користувачу створити систему торгівлі, що приносить прибуток.Аналіз присутніх на ринку торгових систем виявив типові помилки в написанні експертних систем, що були враховані при розробці власного автотрейдингового експерта.Подальший розвиток даної роботи планується у напрямку дослідження динаміки валютних ринків з метою удосконалення алгоритмів прогнозування курсу та оптимізації роботи торгових експертних систем із застосування механізму нейронних мереж.
21
Задорожнюк, Н. О. "СУЧАСНЕ ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ ЗДІЙСНЕННЯ БІЗНЕС-АНАЛІЗУ". Економічний вісник Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут», № 19 (17 вересня 2021). http://dx.doi.org/10.20535/2307-5651.19.2021.230070.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті розглянуто популярні методи прийняття управлінських рішень в сучасних компаніях: метод аналізу ієрархій; використання нейронних мереж; теорія нечітких множин; нейро-нечітке моделювання та теорія ігор. Визначено переваги та недоліки кожного з розглянутих методів прийняття управлінських рішень в компаніях. У роботі доведена необхідність використання сучасного програмного забезпечення для здійснення бізнес-аналізу компаній. Відокремлено програмне забезпечення відповідно до кожного методу прийняття управлінських рішень: QlikView; Loginom; Contour BI; Power BI та Business Scanner. Визначено комплексні ціни на розробку індивідуального бізнес-рішення з урахуванням впровадження розглянутого у статті програмного забезпечення. Визначено ціни програмного забезпечення без вартості установки та з урахуванням його установки для фізичних та юридичних осіб. Також в комплексній ціні на розробку індивідуального бізнес-рішення включено ціну адміністрування програмного забезпечення за місяць (підтримка, перевірка і налаштування кожного програмного продукту). В статті також здійснено порівняння функціоналу досліджуваного програмного забезпечення за наявністю таких функцій: можливість експорту звітів; новітні можливості формування звітності; наявність панелі моніторингу; врахування нерегламентованої звітності; забезпечення регулярності звітності; можливість імпорту та експорту даних; забезпечення доступу до звітності декількох користувачів; візуалізація даних; здійснення бізнес-аналітики; можливість адміністрування; наявність АРІ; забезпечення збалансованої системи показників (BSC); здійснення аналітики самообслуговування. Наукова новизна роботи відображена у визначені сучасного програмного забезпечення відповідно до кожного з популярних метода прийняття управлінських рішень. Практична значущість роботи полягає у можливості вибору програмного забезпечення компаніями для здійснення бізнес-аналізу на основі таких параметрів: комплексної ціні на розробку індивідуального бізнес-рішення та функціоналу досліджуваного програмного забезпечення.