передбачення

MACHINE LEARNING METHODS IN THERMOMETERS’ DATA EXTRACTION AND PROCESSING

Research focuses on developing an all-encompassing algorithm for efficiently extracting, processing, and analyz- ing data about thermometers. The examination involves the application of a branch of artificial intelligence, in particular machine learning (ML) methods, as a means of automating processes. Such methods facilitate the identification and aggregation of pertinent data, the detection of gaps, and the conversion of unstructured text into an easily analyzable structured format.

Прогнозування багатовимірних нестаціонарних часових рядів на основі адаптивної нео-фаззі-моделі

Введено структуру адаптивного нео-фаззі-предиктора та багатовимірного нео- фаззі-нейрона, а також метод навчання останнього. Запропонований алгоритм навчання має підвищену швидкість збіжності та забезпечує фільтруючі властивості. Завдяки введеній нейромережевій архітектурі, вузлами якої є нео-фаззі-нейрони, можна розв’язувати задачі короткострокового прогнозування у реальному часі за умов короткої навчальної вибірки.

Адаптивний w-нейрон та його навчання в задачах прогнозування і виявлення розладнань

Розглянуто структуру адаптивного W-нейрона та його метод навчання. Запропо- нований алгоритм навчання має підвищену швидкість збіжності та забезпечує покра- щені апроксимуючі властивості за рахунок настроювання усіх параметрів вейвлет- функцій. Введена підсистема виявлення розладнань для W-нейрона, що дає змогу розв’язувати задачі діагностування в on-line режимі стохастичних процесів.

Адаптивний вейвлет-фаззі-нейрон типу-2

Запропоновано архітектуру вейвлет-фаззі-нейрона типу-2 та алгоритм навчання усіх його параметрів. Також запропоновано метод редукції моделі, що дає змогу проводити інтелектуальну обробку даних в on-line режимі при високій швидкості надходження даних. Проведено низку комп’ютерних експериментів на реальних даних, що підтверджують доцільність підходу, що розвивається.

Construction of a velocity model of shear wave for complexly structured geological medium using neural network (by example of data of the South Caspian basin

Object. Development of a method for predicting a two-three dimensional velocity model of a medium by using a shear wave. Complexly structured geological medium is studied on the basis of geophysical and geological data using an artificial neural network. Method.  It provides the construction and use of medium models according to geophysical well logging data and other terrestrial geophysical methods. In contrast to existing methods, the proposed method also uses additional data on the medium.