штучна нейронна мережа

Для реконструкції зображень розподілу провідності за даними томографічного експерименту біполярної імпедансної томографії (БІТ) синтезовано структуру штучної нейронної мережі (ШНМ) прямого поширення сигналу, вхідним вектором якої є дані томографічного експерименту, а вектором виходу – зображення розподілу провідності. Шляхом комп’ютерного імітаційного моделювання досліджено метод реконструкції із застосуванням нейронної мережі.

З метою підвищення привабливості роботи громадського транспорту для мешканців міст для компаній-перевізників створено програмний продукт, який, візуалізуючи пасажиропотоки, сприяє поліпшенню якості наданих послуг громадських перевезень  у межах міста. У роботі проаналізовано наявні та актуальні наукові розробки та літературні джерела, в яких наведено переваги на недоліки численних алгоритмів та способів, різних підходів та методів для вирішення проблем 2D-візуалізації пасажиропотоків на громадських маршрутах міста.

Запропоновано програмний модуль для розрахунку основних характеристик надійності симетричних ієрархічних розгалужених систем зі старіючими вихідними елементами з галуженням до 1-го рівня. Здійснено прогнозування характеристик надійності за допомогою неітераційної штучної нейронної мережі радіального типу. Розраховано середньоквадратичну приведену до діапазону значень похибку навчання і прогнозу, а також оцінено час навчання та прогнозування ШНМ.

В роботі приведено структуру модифікованої рекурентної нейронної мережі Елмана. Змодельовано нейронну мережу в середовищі MATLAB. Проведено порівняння роботи нейронної мережі з ПІД-контролером в контурі керування антенної системи.