Структурно-функциональная организация нейронных сетей в промышленных системах обработки информации
Нейросетевые технологии искусственного интеллекта и их применение при разработке интеллектуальных датчиков, анализаторов данных и систем обработки информации. Облегчение контроля технического состояния объектов и их параметрическая идентификация.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | автореферат |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 12.02.2018 |
| Размер файла | 448,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Анализатор состояния группы скважин специализируется на обработке сигналов, поступающих от счетчика активной энергии E, потребляемой группой скважин, датчика номера (№) скважины, стоящей на замере на ГЗУ, и расходомера Q№, показывающего величину дебита этой скважины. Он определяет номер (№*) скважины, которая должна быть поставлена на замер вне очереди, и период времени накопления продукции в скважине при периодическом способе ее эксплуатации.
Анализатор состояния ДНС обрабатывает сигналы, поступающие с датчика уровня жидкости H в емкости ДНС, датчиков состояния PST1 и PST2 ("стоит" - "работает") насосных агрегатов НА 1 и НА 2 соответственно, а также со счетчика жидкости V, поступающей с ДНС. Он также определяет требуемые состояния PST1* и PST2* насосных агрегатов НА 1 и НА 2.
Управление группой нефтяных скважин, связанных между собой через нефтяной пласт, осуществляется на основе решения задачи минимизации затрат на добычу требуемого объема нефти. Ищется такая схема деятельности по контролю и управлению группой нефтяных скважин, которая обеспечит поэтапную минимизацию затрат на добычу требуемого объема нефти.
Методы структурной и параметрической идентификации нейросетевых моделей объектов ИС нефтегазодобычи и нейросетевые алгоритмы обработки данных реального времени используются в составе корпоративной информационной системы АО "Татнефть" для определения параметров балансной модели ИС. В составе информационной системы выполнена разработка методического, информационного и программного обеспечений для автоматизации процесса генерирования нейронных сетей, необходимых для оперативного контроля состояния и предварительной калибровки средств измерения расходных параметров потоков в инженерных сетях нефтегазодобычи.
Основные результаты и выводы
В целях автоматизации трудоемких процессов генерации и обучения нейронных сетей промышленных СОИ и обеспечения их направленной эволюции при обработке неполных и противоречивых данных реального времени разработана концепция интеллектуального нейрокомпьютинга. В концепции предложено решение проблемы системной интеграции анализаторов прикладных интеллектуальных нейросистем СОИ с использованием интегрированных нейронных структур, реализуемых сообществом нейронных сетей, матрицы весов связей которых зависят от их состояния и могут быть модифицированы при согласованном обучении в развивающей среде.
Развит коннекционистский подход к определению организации нейронных сетей путем сведения их представлений к форме, принятой для описания обобщенной коннекционистской модели обработки информации, с выделением присоединенной алгебры и формированием соответствующего гиперкомплексного пространства представления. В результате обобщения свойств разных классов сетей разработаны теоретические основы структурно-функциональной организации сообщества нейронных сетей, предложены алгоритмы согласованного обучения их в процессе углубленной многоуровневой системной интеграции (метаинтеграции).
Введено понятие нейросетевой СОИ как адаптивной системы, объединяющей в единое целое отдельные иерархически организованные интеллектуальные нейросистемы. Уточнена структура нейросетевой СОИ, обеспечивающей повышение степени адекватности нейросетевых моделей объектам среды. Предложены пространственно-временные математические модели нейронных структур СОИ и процессов их согласования со своей средой.
Разработаны методические основы решения ряда задач для анализа и синтеза нейросетевых анализаторов сигналов и образов в части:
- оценки дифференциальных и интегральных свойства детекторов признаков пространственно-временных сигналов нейросистемы, задающих координаты исходного пространства ее функционирования;
- преобразования координат пространства и времени нейросистемы, позволяющего сопоставлять результаты ее адаптации, полученные на разных этапах движения системы в пространстве и времени;
- выполнения процессов функционального кодирования, ассоциативного запоминания пространственно-временных сигналов, формирования и воспроизведению образов объектов предметной среды.
Разработанные в работе теоретические положения реализованы в виде методического обеспечения и рекомендаций по определению спецификаций нейронных структур в составе промышленных СОИ:
- на основе методологии формирования математических моделей нейронных структур и процессов обработки информации в нейросетевом базисе разработана классификация нейронных структур и даны методические рекомендации по определению начальной организации прикладной интеллектуальной нейросистемы, функционирующей в условиях неполноты и противоречивости исходной информации;
- предложен и апробирован новый метод итеративного определения состояния пространственно распределенных инженерных сетей нефтегазодобычи в реальном времени с нейросетевой коррекцией характеристик средств автоматизации процессов нефтегазодобычи, обеспечивающих контроль и идентификацию параметров состояния инженерных сетей.
Список основных публикаций
Статьи в рецензируемых журналах из списка ВАК:
1. Согласование вычислений в нейронных сетях (часть 1) / Ю.И. Зозуля // Нейрокомпьютер. 1994. №3, 4. С. 25-30.
2. Согласование вычислений в нейронных сетях (часть 2) / Ю.И. Зозуля // Там же. С. 31-34.
3. Нейросетевые алгоритмы контроля и управления технологическими объектами нефтегазодобычи / Ю.И. Зозуля, В.А. Палагушкин // Нейрокомпьютер. 1996. №3, 4. С. 29-32. (Авторский вклад 3 ж. с.)
4. Коннекционистская модель устойчивого развития / Ю.И. Зозуля // Там же. С. 3 - 7.
5. Вопросы создания и внедрения интегрированной автоматизированной системы управления электроснабжением нефтегазодобывающего предприятия / В.Т. Ильмаиров, Ю.А. Солин, Ю.С. Петрунов, Ю.И. Зозуля // Нефтяное хозяйство. 1996. №12. С. 25-30. (Авторский вклад 1 ж. с.)
6. Усвоение схемы деятельности сетью коннекционистских модулей АСУ ТП / Ю.И. Зозуля // Нейрокомпьютер. 1997. №1, 2. С. 37-62.
7. Проблемы интеллектуализации современных систем автоматизации и управления в нефтегазодобыче на базе открытых технологий / В.А. Палагушкин, Ю.И. Зозуля, А.К. Муравский [и др.] // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 1997. № 3-4. С. 30-36. (Авторский вклад 2 ж. с.)
8. Использование теоремы Колмогорова при преобразовании структур в задачах нейросетевого управления / Ю.И. Зозуля, Г.Г. Губайдуллин, Э.С. Арутюнян // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2000. №1. С. 36-39. (Авторский вклад 3 ж. с.)
9. Разработка нейросетевых обратных динамических моделей роботов / Г.Г. Губайдуллин, Ю.И. Зозуля, Э.С. Арутюнян // Там же. 2000. №2. С. 48-51. (Авторский вклад 1 ж. с.)
10. Коннекционистская модель анализатора сигналов в интеллектуальной АСУ ТП нефтегазодобычи / Ю.И. Зозуля // Там же. 2001. №4-5. С. 17-25.
11. Оперативный анализ согласованности и эффективности процессов нефтедобычи на основе нейросетевых моделей / Ю.И. Зозуля // Там же. С. 26-31.
12. Использование современных информационных технологий при разработке интегрированных АСУ ТП в нефтегазодобыче / М.А. Слепян, Ю.И. Зозуля, А.К Муравский // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2001. №7-8. С. 21-25. (Авторский вклад 2 ж. с.)
13. Анализ баланса потоков жидкости в инженерной сети нефтегазодобывающего предприятия / М.А. Слепян, А.П. Скворцов, А.М. Аминев, А.В. Гилев, Ю.И. Зозуля // Там же. С. 31-35. (Авторский вклад 1 ж. с.)
14. Построение графовой модели инженерной сети технологического комплекса нефтегазодобычи / М.А. Слепян, А.К. Муравский, Ю.И. Зозуля // Там же. С. 36-38. (Авторский вклад 1 ж. с.)
15. Развитие концепции интегрированной системы управления технологическим комплексом транспорта нефти / Ф.Ф. Аиткулов, Ю.И. Зозуля, А.К. Муравский // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - 2003. - №11. - С. 6-8. (Авторский вклад 2 ж. с.)
16. Разработка программного модуля диагностики состояния инженерной сети нефтегазодобычи / С.И. Братцев, Н.М. Сибагатуллин, Ю.И. Зозуля, В.М. Гиниятуллин, А.А. Жильцов // Там же. 2003. № 11. С. 31-35. (Авторский вклад 1 ж. с.)
17. Моделирование трубопроводных систем для целей разработки АСУ ТП / Ю.И. Зозуля, А.П. Веревкин, О.В. Кирюшин // Там же. С. 61-63. (Авторский вклад 1 ж. с.)
18. Принципы построения интегрированных АСУ ТП нефтегазового производства / В.Г. Деев, Ю.И. Зозуля, А.К. Муравский // Там же. 2004. №4. С. 3-5. (Авторский вклад 1 ж. с.)
19. Принципы интеграции программных комплексов в единое информационное пространство нефтяной компании / В.В. Самойлов, С.И. Хисамутдинов, А.А. Жильцов, Ю.И. Зозуля, А.К. Муравский // Там же. С. 5-7. (Авторский вклад 2 ж. с.)
20. Анализ баланса энергетических потоков в инженерных сетях нефтегазовой отрасли / Н.Г. Сабитов, С.И. Хисамутдинов, А.А. Жильцов, Ю.И. Зозуля, А.К. Муравский // Там же. С. 23-27. (Авторский вклад 2 ж. с.)
21. Задачи анализа безопасности в структуре интегрированной АСУ ТП в нефтегазовой отрасли / Д.В. Токарев, Ю.И. Зозуля, В.Н. Филиппов // Там же. С. 46-48. (Авторский вклад 1 ж. с.)
22. Основные направления развития автоматизации управления добычей и транспортом нефти / А.П. Веревкин, Ю.И. Зозуля // Там же. 2005. №3. С. 6-13. (Авторский вклад 1 ж. с.)
23. Основные этапы интеграции автоматизированных систем управления нефтегазодобывающим производством в разработках ОАО "Нефтеавтоматика" / Ю.И. Зозуля, А.К. Муравский // Там же. С. 13-16. (Авторский вклад 1 ж. с.)
24. Опыт внедрения программных комплексов для мониторинга состояния объектов инженерных сетей нефтегазодобычи в ОАО "Татнефть" / А.А. Жильцов, В.В. Низамов, С.И. Хисамутдинов, Ю.И. Зозуля, Ю.С. Петрунов // Там же. С. 17-19. (Авторский вклад - 1 ж. с.)
25. Поддержка принятия и реализации оперативных решений специалистами по нефтедобыче на основе данных реального времени / Ю.И. Зозуля, И.Д. Кизина, А.К. Муравский // Там же. С. 20-25. (Авторский вклад 4 ж. с.)
26. Программные продукты и услуги для создания интегрированных систем управления добычей нефти на основе средств АСУ ТП и MES / И.Д. Кизина, Ю.И. Зозуля, А.К. Муравский // Там же. 2006. №3. С. 21-24. (Авторский вклад 3 ж. с.)
27. Реализация бинарных решающих функций в нейросетевом базисе / В.М. Гиниятуллин, Ю.И. Зозуля, В.А. Муртазина и др. // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2006. №10. С. 3-8. (Авторский вклад 3 ж. с.)
28. Адаптивная балансная модель инженерной сети нефтегазодобычи / А.А. Жильцов, Ю.И. Зозуля // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной проышленности. 2006. №3. С. 36-39. (Авторский вклад 2 ж. с.)
29. Оперативное определение вероятных причин нарушения баланса потоков в узлах инженерной сети методом перекрестного контроля параметров / Н.М. Сибагатуллин, Ю.И. Зозуля // Там же. С. 39-43. (Авторский вклад 1 ж. с.)
30. Оперативное управление технологическими процессами подготовки нефти по технико-экономическим показателям / А.П. Веревкин, И.Д. Ельцов, Ю.И. Зозуля, О.В. Кирюшин // Там же. С. 48-53. (Авторский вклад 1 ж. с.)
31. Информационные технологии анализа балансов материальных и энергетических потоков в инженерных сетях: построение и стандартизация / Ю.И. Зозуля, И.Д. Кизина, Р.Р. Ахметзянов, А.А. Жильцов // Там же. 2007. №4. С. 20-25. (Авторский вклад 4 ж. с.)
32. Нейросетевые технологии в решении задач анализа и диагностики состояния инженерных сетей / Ю.И. Зозуля, Д.Ф. Назипов, Р.Р. Ахметзянов, А.А. Жильцов // Там же. С. 25-30. (Авторский вклад 4 ж. с.)
33. Интеллектуальный нефтепромысел реального времени: что под ним понимать и как его создавать / Ю.И. Зозуля, И.Д. Кизина, В.А. Алабужев // Там же. С. 34-40. (Авторский вклад 4 ж. с.)
34. Интеллектуализация управления системой поддержания пластового давления / А.П. Веревкин, И.Д. Ельцов, О.В. Кирюшин Ю.И. Зозуля, // Там же. С. 40-43. (Авторский вклад 1 ж. с.)
35. Мониторинг отказов технологического оборудования резервуарных парков на основе нейросетевых технологий / Д.В. Токарев, Ю.И. Зозуля, Н.М. Зиятдинова // Там же. 2008. №4. С. 28-31. (Авторский вклад 1 ж. с.)
36. Имитационное моделирование объектов нефтегазодобычи в подсистемах мониторинга/ Ю.И. Зозуля, В.Ю. Зозуля // Там же. С. 32-36. (Авторский вклад 2 ж. с.)
37. Системная интеграция нейросетевых анализаторов при диагностике состояния инженерных сетей / Ю.И. Зозуля, А.А. Жильцов, Ю.С. Кабальнов // Вестник УГАТУ : науч. журн. Уфимск. гос. авиац. техническихун-та. Сер. Управление, информатика и выч. техника. - 2009. - Т. 12 (29). С. 32-36. (Авторский вклад 5 ж. с.)
Монографии
38. Анализ баланса потоков жидкости в инженерных сетях нефтегазодобывающего предприятия: методич. матер. / М.А. Слепян, Ю.И. Зозуля, А.К. Муравский, Н.М. Сибагатуллин, С.И. Братцев. Уфа: Монография, 2002. 120 с. (Авторский вклад 100 с.)
39. Интеллектуальные нейросистемы. Научн. серия "Нейрокомпьютеры и их применение". Кн. 12. / Ю. И Зозуля. М. : Радиотехника, 2003. 144 с.
40. Метаинтеграция нейронных сетей в интеллектуальных автоматизированных системах реального времени / Ю.И. Зозуля, Ю.С. Кабальнов. Уфа: УГАТУ, 2008. 229 с. (Авторский вклад 200 с.)
Патенты
41. Патент РФ №2199089. Способ коррекции статических характеристик измерительных преобразователей / М.З. Асадуллин, Ф.М. Аминев, В.Ф. Галиакбаров, С.В. Емец, Ю.И. Зозуля [и др.] 2003. Бюл. №5.
42. Патент РФ №2287683. Способ контроля состояния инженерных сетей и калибровки каналов измерения параметров потоков / М.А. Слепян, Н.М. Сибагатуллин, Ю. И.Зозуля, С.И. Братцев. 2006. Бюл. №32.
В других изданиях
43. Об одном способе анализа и синтеза нейроподобных элементов и систем / Ю.П. Бугай, В.Г. Червов, Ю.И. Нефедов, Ю.И. Зозуля / Проблемы бионики (Матер. III Всесозн. конф. по бионике, 1968). М. : Наука, 1973. С. 243-247. (Авторский вклад 0,5 с.)
44. Математические модели детекторов сетчатки глаза лягушки / Ю.И. Зозуля, В.Г. Червов, Ю.П. Бугай // Проблемы бионики. Вып.4. 1970. С. 16-22. (Авторский вклад 5 с.)
45. Детектирование движения в сетчатке глаза лягушки / Ю.И. Зозуля, Ю.И. Нефедов, В.Г. Червов, Ю.П. Бугай // Там же. Вып.5. 1971. С. 30-37. (Авторский вклад 5 с.)
46. Математические модели простых рецептивных полей зрительной коры / Ю.И. Зозуля, В.Г. Червов, Ю.П. Бугай // Там же. Вып.7. 1971. С. 45-53. (Авторский вклад 7 с.)
47. Непрерывная математическая модель нейронной сети / Ю.И. Зозуля, В.Г. Червов, Ю.П. Бугай // Там же. Вып.8. 1972. С. 93-102. (Авторский вклад 7 с.)
48. Модель нейронной сети зрительного анализатора / Ю.И. Зозуля, В.Г. Червов // Там же. Вып.9. 1972. С. 28-36. (Авторский вклад 8 с.)
49. Исследование структурно-функциональной организации нейронных сетей мозга и нейроподобных вычислительных сред / Ю.И. Зозуля. Автореф… канд. техническихнаук. Харьков: ХИРЭ, 1973. 26 с.
50. Надежные вычисления при наличии шумов в зрительном анализаторе / Ю.И. Зозуля // Проблемы бионики. Вып.12. 1974. С. 3-11.
51. Метод многоуровневого анализа нелинейных динамических систем мозга / Ю.И. Зозуля // Там же. Вып.13. 1974. С. 3-14.
52. Согласование ЭЦВМ с человеком-оператором / Ю.И. Зозуля // Там же. Вып.15. 1975. С. 12-18.
53. Согласование элементов бионической системы в циклах взаимодействия / Ю.И. Зозуля // Там же. Вып. 18. 1977. С. 10-20.
54. Учет и использование индивидуальных особенностей обучаемых и обучающих в ЧМОС / Ю.И. Зозуля // Человеко-машинные обучающие системы: докл. 1 Всесоюзн. конф. М., 1979. С. 92-93.
55. Построение АСУ ТП добычи нефти на базе микропроцессорной техники / А.К. Муравский, А.Е. Замараев, Ю.И. Зозуля / Автоматизация и телемеханизация в нефтяной промышленности. М. : ВНИИОЭНГ, 1989. 49 с. (Авторский вклад 10 с.)
56. Интеллектуальные системы обработки информации на основе нейросетевых технологий: учеб. пособие / Ю.И. Зозуля. Уфа: Изд. УГАТУ, 2000. - 137 с.
57. Использование нейросетевых технологий для разработки АСУ ТП нефтегазодобычи / Ю.И. Зозуля, А.К. Муравский, М.А. Слепян / Нейросетевая обработка информации. ICONIP2001 : тр. междунар. конф. Шанхай, 2001. (На англ. яз.) (Авторский вклад 3 с.)
58. Интеллектуальные нейросистемы: модели и методы решения типовых задач автоматизации технологических процессов // Нейрокомпьютеры и их применение: тр. VIII Всерос. конф. - М. : Век книги, 2002. С. 96.
59. Линейная разделимость алфавитов и комплекснозначные персептроны / В.М. Гиниятуллин, Ю.И. Зозуля / Распознавание образов и анализ изображений: Новые информационные технологии (РОИА-9-2008) : тр. 9-й междунар. конф. Нижний Новгород, 2008. Т.1. С. 166-169. (На англ. яз.) (Авторский вклад 1 с.)
60. Метаинтеграция нейросетевых анализаторов данных реального времени при диагностике состояния инженерных сетей / Ю.И. Зозуля, Ю.С. Кабальнов // Параллельные вычисления и задачи управления (PACO`2008) : тр. 4-й междунар. конф. М. : ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН. 2008. С. 1010-1027. (Авторский вклад - 15 с.)
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Понятие искусственного интеллекта как свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Экспертные системы в области медицины. Различные подходы к построению систем искусственного интеллекта. Создание нейронных сетей.
презентация [3,0 M], добавлен 28.05.2015Преимущества нейронных сетей. Модели нейронов, представляющих собой единицу обработки информации в нейронной сети. Ее представление с помощью направленных графов. Понятие обратной связи (feedback). Основная задача и значение искусственного интеллекта.
реферат [1,2 M], добавлен 24.05.2015Требования, предъявляемые к свойствам систем распределенной обработки информации. Логические слои прикладного программного обеспечения вычислительных систем. Механизмы реализации распределенной обработки информации. Технологии обмена сообщениями.
курсовая работа [506,8 K], добавлен 03.03.2011Механизм разработки общих рекомендаций для исследуемого учреждения, по обеспечению защиты информации в системах обработки данных и разработке типового пакета документов по недопущению несанкционированного доступа к служебной и секретной информации.
доклад [102,9 K], добавлен 30.04.2011Анализ видов обеспечения автоматизированных систем предприятия. Средства программирования распределенных систем обработки информации. Изучение особенностей использования технологии распределенных объектов. Эксплуатация программного обеспечения системы.
отчет по практике [486,0 K], добавлен 23.11.2014Требования и структура систем обработки экономической информации. Технология обработки информации и обслуживание системы, защита информации. Процесс создания запросов, форм, отчетов, макросов и модулей. Средства организации баз данных и работы с ними.
курсовая работа [2,7 M], добавлен 25.04.2012Разработка сайта для хранения и обработки информации об абитуриентах в среде программирования Delphi 7. Архитектура базы данных. Функциональная схема программы. Даталогическая модель данных. Сущности БД и архива. Элементы пользовательского интерфейса.
дипломная работа [4,2 M], добавлен 30.03.2015Эволюция технического обеспечения. Основные требования, применение и характеристики современных технических средств автоматизированных информационных систем. Комплексные технологии обработки и хранения информации. Создание базы данных учета и продажи.
курсовая работа [127,1 K], добавлен 01.12.2010Технология и задачи геоинформационных систем (ГИС), предъявляемые к ним требования и основные компоненты. Способы организации и обработки информации в ГИС с применением СУБД. Формы представления объектов и модели организации пространственных данных.
курсовая работа [709,9 K], добавлен 24.04.2012Технология обработки графической информации с помощью ПК, применение в научных и военных исследованиях: формы, кодирование информации, ее пространственная дискретизация. Создание и хранение графических объектов, средства обработки векторной графики.
реферат [20,7 K], добавлен 28.11.2010Формы представляемой информации. Основные типы используемой модели данных. Уровни информационных процессов. Поиск информации и поиск данных. Сетевое хранилище данных. Проблемы разработки и сопровождения хранилищ данных. Технологии обработки данных.
лекция [15,5 K], добавлен 19.08.2013Применение методов искусственного интеллекта и современных компьютерных технологий для обработки табличных данных. Алгоритм муравья, его начальное размещение и перемещение. Правила соединения UFO-компонентов при моделировании шахтной транспортной системы.
дипломная работа [860,8 K], добавлен 23.04.2011Технологии обработки экономической информации в среде ТП MS Excel. Работа в среде СКМ Maple. Технологии обработки данных в среде СУБД MS Access и анализ языка запросов SQL как средства расширения возможностей СУБД. Разработка отчетов в СУБД Access.
контрольная работа [1,5 M], добавлен 04.04.2012Централизованная и децентрализованная организация обработки информации (ОИ) на предприятии. Типовые стадии процесса внедрения систем ОИ по Нолану. Аргументы в пользу централизации системы ОИ. Основные методы оценки эффективности информационных систем.
контрольная работа [20,1 K], добавлен 26.07.2011Применение нейрокомпьютеров на российском финансовом рынке. Прогнозирование временных рядов на основе нейросетевых методов обработки. Определение курсов облигаций и акций предприятий. Применение нейронных сетей к задачам анализа биржевой деятельности.
курсовая работа [527,2 K], добавлен 28.05.2009Режимы компьютерной обработки данных. Централизованный, децентрализованный, распределенный и интегрированный способы обработки данных. Средства обработки информации. Типы ведения диалога, пользовательский интерфейс. Табличный процессор MS Excel.
курсовая работа [256,9 K], добавлен 25.04.2013История создания и основные направления в моделировании искусственного интеллекта. Проблемы обучения зрительному восприятию и распознаванию. Разработка элементов интеллекта роботов. Исследования в области нейронных сетей. Принцип обратной связи Винера.
реферат [45,1 K], добавлен 20.11.2009Искусственные нейросетевые системы как перспективное направление в области разработки искусственного интеллекта. Назначение нейро-нечётких сетей. Гибридная сеть ANFIS. Устройство и принцип работы нейро-нечётких сетей, применение в экономике и бизнесе.
контрольная работа [102,5 K], добавлен 21.06.2012Технология сбора информации традиционными методами. Правила сбора оффлайновой информации. Технические средства сбора информации. Операции для быстрого восстановления данных в системах хранения. Технологический процесс и процедуры обработки информации.
курсовая работа [304,5 K], добавлен 02.04.2013Изучение особенностей информационного процесса обработки данных. Процессы, связанные с поиском, хранением, передачей, обработкой и использованием информации. Основные режимы обработки данных на ЭВМ. Организация обслуживания вычислительных задач.
реферат [130,9 K], добавлен 28.09.2014
