передбачення

The present study focuses on a new application of a decision-making process using the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method for the optimization of the chemical synthesis output. This investigation is important as many chemical reactions have been performed in labs without any analysis of their optimization. The factors that affect the chemical synthesis output such as catalyst, nanosensor network, and temperature have been considered in this study.

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.

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.

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.

This paper focused on a new application of the TOPSIS method for the prediction and optimization of the oligonucleotides characteristics. This method has been used for these purposes as it has shown its efficacy for these analyses. This is the first time that it has been applied to the investigation of these biomolecules. The hypothesis in this paper was that the characteristics of these biomaterials would be optimized according to their structural differences.

Мета. Розробка методу прогнозування двох-трьох мірної швидкісної моделі середовища поперечної хвилі. Досліджується складноструктурне геологічне середовище на базі геофізичних і геологічних даних із застосуванням штучної нейронної мережі. Метод. передбачає побудову та використання моделей середовища за даними геофізичних досліджень свердловин, сейсморозвідки та інших наземних геофізичних методів.

Досліджено зсувні процеси на території правобережжя Дніпра у межах Київського водосховища. На основі врахування комплексного впливу метеорологічних, геофізичних, гідрогеологічних та гідрологічних чинників виконано довгострокове прогнозування розвитку зсувних процесів у часі до 2020 року.
 

The presented article is devoted to constructing regression models of the processes of dissolution, ion exchange and adsorption  to create simulation systems in order to optimize the quality of soils

The moving average method with the 4 samples window width is used to raise the weekly forecast of the US dollar exchange rate accuracy. The non-iterative artificial neural network with the radial basis functions is used for. In the end we got the forecast error less than 1%