Алгоритмы нейросетевой обработки информации в задачах диагностирования инженерной сети нефтедобывающего предприятия

А.М. Вульфин; А.И. Фрид

Алгоритмы нейросетевой обработки информации в задачах диагностирования инженерной сети нефтедобывающего предприятия

А.М. Вульфин¹, А.И. Фрид²

научная статья Страницы: 36-39

¹ ассистент, кафедра ВТИЗИ, Уфимский государственный авиационный технический университет
² д.т.н., профессор, кафедра ВТИЗИ, Уфимский государственный авиационный технический университет, засл. изобретатель РБ

Ключевые слова: адаптивная сегментация гибридная нейронная сеть контроль и диагностика состояния

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.

Для цитирования

Вульфин А.М., Фрид А.И. Алгоритмы нейросетевой обработки информации в задачах диагностирования инженерной сети нефтедобывающего предприятия // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 3. С. 36–39.

Список источников

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.
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.
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.
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.
Комарцова Л.Г. Использование нейросетевых методов для решения задач проектирования вычислительных систем. М.: Из-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2000.

[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.