Применение рекуррентной нейронной сети для управления типовым технологическим процессом

Bibliographic Details
Parent link:Молодежь. Наука. Инновации: сборник докладов 71-й международной молодежной научно-технической конференции, 6-8 декабря 2023 г., Владивосток/ Морской государственный университет имени адмирала Г. И. Невельского.— .— Владивосток: МГУ им. адм. Г.И. Невельского.— https://msun.ru/ru/csi_cf_mni_konf_71/
Т. 1.— 2024.— С. 273-278
Main Author: Емельянов А. М. Алексей Михайлович
Other Authors: Козлова Ю. М. Юлия Максимовна, Надеждин И. С. Игорь Сергеевич
Summary:Заглавие с экрана
Предложен нейросетевой регулятор для управления технологическими процессами с применением рекуррентной нейронной сети структуры Элмана. Удалось добиться отсутствия перерегулирования и снижения времени регулирования на 48 %. Разработанная нейронная сеть была реализована в целочисленном виде с помощью квантизации и адаптирована для вычислений на специализированном ядре
A neural network controller is proposed for controlling technological processes using a recurrent neural network of the Elman structure. It was possible to achieve no overshoot and a reduction in regulation time by 48%. The developed neural network was implemented in integer form using quantization and adapted for computing on a specialized core
Текстовый файл
Published: 2024
Subjects:
Online Access:https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68528605
https://msun.ru/upload/files/MNI71tom1.pdf_ec2632867a4c87c6f702fc0285cb3f66.pdf#page=273
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=678353