350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №3 за 2013 г.
Статья в номере:
Алгоритмы нейросетевой обработки информации в задачах диагностирования инженерной сети нефтедобывающего предприятия
Авторы:
А.М. Вульфин - ассистент, кафедра ВТИЗИ, Уфимский государственный авиационный технический университет. E-mail: vulfin.alexey@gmail.com А.И. Фрид - д.т.н., профессор, кафедра ВТИЗИ, Уфимский государственный авиационный технический университет, засл. изобретатель РБ. E-mail: arkfrid@mail.ru
Аннотация:
Разработан алгоритм распознавания ситуаций, основанный на адаптивной сегментации технологических временных рядов с помощью гибридной нейросетевой модели в рамках методологии интеллектуального анализа, и алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений для диагностирования участка инженерной сети нефтедобывающего предприятия.
Страницы: 36-39
Список источников
  1. Гиниятуллин В.М., Зозуля Ю.И., Муртазина В.А. и др. Реализация бинарных решающих функций в нейросетевом базисе // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006. № 10. С.3-8.
  2. Вульфин А.М., Фрид А.И. Нейросетевая модель анализа технологических временных рядов в рамках методологии Data Mining // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. № 5. С. 31-38.
  3. Геппенер В.В., Тристанов А.Б., Фирстов П.П. Применение методов сегментации к обработке геофизических данных // Материалы XII Всерос. науч.-техн. конф. «Комплексные сейсмологические и геофизические исследования Камчатки КСиГИК-2006». 2006. С. 183-187.
  4. Персианцев И.Г. Адаптивное построение иерархических нейросетевых систем для классификации и для сегментации временных рядов // Материалы XII Всерос. науч.-техн. конф. «Нейроинформатика - 2010». М.: МИФИ. 2010. С. 212-241.
  5. Комарцова Л.Г. Использование нейросетевых методов для решения задач проектирования вычислительных систем. М.: Из-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2000.