dc.contributor.author | Закусило, Т. М. | uk |
dc.contributor.author | Месюра, В. І. | uk |
dc.date.accessioned | 2024-03-14T17:24:13Z | |
dc.date.available | 2024-03-14T17:24:13Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.citation | Закусило Т. М. Розробка нейронної мережі для прогнозування втоми [Електронний ресурс] / Т. М. Закусило, В. І. Месюра // Матеріали L Науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р. – Електрон. текст. дані. – 2021. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2021/paper/view/11921. | uk |
dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/39713 | |
dc.description.abstract | У цій роботі розроблено частину функціоналу для планування часу, а саме сервіс для прогнозування втоми. Наведено основні відомості про нейронні мережі. Виконано порівняльний аналіз трьох нейронний мереж для
застосування у задачах прогнозування: багатошаровий персептрон, рекурентний персептрон та асоціативну
пам’ять. Визначено, що найкраще підходить під обрану задачу багатошаровий персептрон, оскільки він є
надійним та добре дослідженим. Детально розглянуто математичну модель багатошарового персептрона та
наведено схему нейронної мережі. Також наведено схему побудови прогнозу втоми та представлено приклад її
програмної реалізації. | uk |
dc.description.abstract | In this work, part of the functionality for time planning, namely the service for fatigue prediction. The basic information about neural networks is given. A comparative analysis of three neural networks for use in prediction problems: multilayer perceptron, recurrent perceptron and associative memory. It is determined that the multilayer perceptron is best suited for the chosen task, because it is reliable and well researched. The mathematical model of the multilayer perceptron is considered in detail and the scheme of the neural network is given. The scheme of construction of the forecast of fatigue is also resulted and the example of its program realization is presented. | en |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Матеріали L Науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р. | uk |
dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2021/paper/view/11921 | |
dc.subject | нейронна мережа | uk |
dc.subject | багатошаровий персептрон | uk |
dc.subject | рекурентний персептрон | uk |
dc.subject | асоціативна пам’ять | uk |
dc.subject | математична модель | uk |
dc.subject | neural network | en |
dc.subject | multilayer perceptron | en |
dc.subject | recurrent perceptron | en |
dc.subject | associative memory | en |
dc.subject | mathematical mode | en |
dc.title | Розробка нейронної мережі для прогнозування втоми | uk |
dc.type | Thesis | |
dc.identifier.udc | 004.8 | |
dc.relation.references | Яценко О. В. Шляхи підвищення ефективності розвитку інноваційно-інвестиційної
діяльності підприємств харчової промисловості на основі системи прогнозування / О. В. Яценко. //
Вісник Хмельницького національного університету. – 2009. – 133–138 с. | uk |
dc.relation.references | Шляхи підвищення ефективності розвитку інноваційно-інвестиційної діяльності
підприємств на основі системи прогнозування [Електронний ресурс]. – 2009. – Режим доступу до
ресурсу: www.kpi.kharkov.ua/archive/Наукова_періодика/vestnik. | uk |
dc.relation.references | Розробка і побудова прогностичних моделей на основі нейронної мережі в аналітичній
платформі Deductor [Електронний ресурс] // Ukrbukva – Режим доступу до ресурсу:
http://ukrbukva.net/94413-Razrabotka-i-postroenie-prognosticheskih-modeleiy-na-osnove-neiyronnoiy-seti-vanaliticheskoiy-platforme-Deductor.html. | uk |
dc.relation.references | Моць Є. О. Розробка системи прогнозування результатів економічної діяльності
підприємства зв`язку [Електронний ресурс] / Єлизавета Олександрівна Моць – Режим доступу до
ресурсу: http://science.donntu.edu.ua/ ius/mots/diss/indexu.htm. | uk |