Червяков Н.И., Рудакова Т.А.

Рассмотрен алгоритм определения оптимальной структуры нейросетевой модели технологического объекта управления. Показано, что на основе этого алгоритма удается найти компромисс между сложностью нейросетевой модели и качеством системы автоматического управления технологическим объектом с запаздыванием. Проведен анализ влияния числа нейронов в скрытом слое на качество системы управления и дан пример выбора структуры модели.