Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorАнохіна, К. В.uk
dc.date.accessioned2016-01-19T13:54:32Z
dc.date.available2016-01-19T13:54:32Z
dc.date.issued2011
dc.identifier.citationАнохіна К. В. Моделювання технологічного процесу біоконверсії з використанням нейро-нечіткої мережі [Текст] / К. В. Анохіна // Сучасні технології, матеріали і конструкції в будівництві. - 2011. - № 2. - С. 67-71.uk
dc.identifier.issn2311-1437
dc.identifier.issn2311-1429
dc.identifier.urihttp://stmkvb.vntu.edu.ua/index.php/stmkvb/article/view/179
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/4091
dc.description.abstractВ статті наведено структуру ієрархічної нейро-нечіткої мережі, яка відповідає дереву логічного висновку факторів впливу на процес біоконверсії. Подано оцінку виходу біогазу на системному рівні, використовуючи нечітку базу знань. Наведено фрагмент нейро-нечіткої мережі, що відповідає вузлу механічного перемішування, який втілює базу знань про співвідношення оцінки виходу біогазу. За результатами моделювання отримано оцінку продуктивності біореактора з використанням нейро-нечіткої мережі з використанням залежностей, які дозволять в подальшому оптимізувати та настроювати нейро-нечітку модель відповідно до експериментальних даних.uk
dc.description.abstractВ статье приведено структура иерархической нейро-нечеткой сети, соответствующей дереву логического вывода факторов влияния на процесс биоконверсии. Представлено оценку выхода биогаза на системном уровне, используя нечеткую базу знаний. Приведен фрагмент нейро- нечеткой сети, соответствующей узлу механического перемешивания, олицетворяющий базу знаний о соотношении оценки выхода биогаза. По результатам моделирования получена оценка производительности биореактора с использованием нейро-нечеткой сети с использованием зависимостей, которые позволят в дальнейшем оптимизировать и настраивать нейро-нечеткая модель в соответствии с экспериментальными данными.ru
dc.description.abstractThe article describes the structure of the hierarchical neuro-fuzzy network that meets the tree inference impact on the process of bioconversion. Provides an assessment of biogas output at system level using fuzzy knowledge base. An item of neuro-fuzzy network node corresponds to the mechanical mixing, which embodies the knowledge base of the relationship between evaluations of biogas output. According to simulation results obtained evaluating bioreactor using neuro-fuzzy network with dependencies that will further optimize and customize the neuro-fuzzy model in accordance with experimental data.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.titleМоделювання технологічного процесу біоконверсії з використанням нейро-нечіткої мережіuk
dc.title.alternativeМоделирование технологического процесса биоконверсии с использованием нейро-нечеткой сетиru
dc.typeArticle
dc.identifier.udc536.24:628.477


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію