штучна нейронна мережа

Проаналізовано завдання, які виконують інтелектуальні компоненти мобільних робототехнічних систем (МРС), і визначено їхні особливості. Визначено операційний базис для реалізації апаратних прискорювачів штучних нейронних мереж (ШНМ) і розділено його на три групи нейрооперацій: попереднього оброблення, процесорних та обчислення передатних функцій.

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.

Мета. Розробка оптимального способу керування динамічними параметрами віброприводів адаптивних вібраційних технологічних машин (АВТМ). Методика. Робота базується на створені прямої нейромережевої моделі АВТМ та застосуванні технології гібридного нейро-ПІД управління для формування коригуючого впливу на основі пропорційно-інтегрально-диференційного закону на кожнім такті керування, для мінімізації помилки зворотного зв’язку по амплітуді коливань робочого органу вібромашини. Результати.

Ця ро­бо­та прис­вя­че­на проб­ле­мі іден­ти­фі­ка­ції ре­оло­гіч­них па­ра­мет­рів де­ре­ви­ни з ви­ко­рис­тан­ням штуч­них нейрон­них ме­реж з роз­па­ра­ле­ле­ним ал­го­рит­мом нав­чан­ня за до­по­мо­гою мо­ви прог­ра­му­ван­ня Python, фреймвор­ку Cha­iner та тех­но­ло­гії CU­DA. Роз­роб­ле­но ін­те­лек­ту­аль­ну сис­те­му іден­ти­фі­ка­ції ре­оло­гіч­них па­ра­мет­рів де­ре­ви­ни. Ство­ре­на сис­те­ма міс­тить мак­си­маль­но зро­зу­мі­лий ін­тер­фейс ко­рис­ту­ва­ча, весь не­об­хід­ний ком­плекс інстру­мен­тів для ав­то­ма­ти­за­ції про­це­су ві­зу­алі­за­ції та ана­лі­зу да­них.

Efficiency of storage affects the flow of material in the enterprise as well as on the functioning of the entire supply chain. One of the factors hindering decision – making in the area of storage is the allocation of goods in the storage area. Therefore the aim of this research is to describe the use of artificial neural network in decision making arrangement of goods in the warehouse. The subject of this research is the distribution of goods in the warehouse. I use simulation as a method of research, which was conducted on a case study.