Нейросетевые модели для описания сложных технологических процессов

Описана методика построения модели сложного многоэтапного технологического процесса на основе многослойной нейронной сети. Приведены структура нейросетевой модели многоэтапного технологического процесса и алгоритм ее формирования. Рассмотрена методика обучения нейросетевой модели технологического процесса. Показано, что процесс обучения сводится к минимизации функции многих переменных. Получены формулы аналитического пересчета градиента функции потерь, позволяющие применять для обучения сети эффективные методы оптимизации.