Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер. управление, вычисл. техн. информ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика, 2020, номер 3, страницы 61–73
DOI: https://doi.org/10.24143/2072-9502-2020-3-61-73
(Mi vagtu637)
 

Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

КОМПЬЮТЕРНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА

Разработка и обучение модели искусственной нейронной сети для создания систем поддержки принятия решений

А. О. Чупакова, С. В. Гудин, Р. Ш. Хабибулин

Академия Государственной противопожарной службы МЧС России, Москва, Российская Федерация
Список литературы:
Аннотация: Значительный рост промышленных мощностей и автоматизации производства требует принятия эффективных управленческих решений ответственным лицом. Рассмотрены основные достижения ученых в применении искусственных нейронных сетей в различных сферах деятельности и системах поддержки приятия решений, предполагающих использование данной технологии для проведения анализа и обработки информации с последующим выведением результата. Предложен обзор публикаций по вопросам обучения искусственных нейронных сетей и эффективности их применения при решении задач классификации, прогнозирования и управления. Исследованы наиболее распространенные структуры нейронных сетей, их преимущества и недостатки, а также используемые методики создания массивов данных обучающей выборки. Проведен сравнительный анализ применения различных структур искусственных нейронных сетей и эффективность существующих методов обучения и перспективы их использования. Определена наиболее предпочтительная топология нейросети для решения задач в области управления пожарной безопасностью производственных объектов в качестве активной системы поддержки принятия решений. На основе полученного анализа определены наиболее распространенные и эффективные методики обучения, применение которых целесообразно для создания и обучения нейронных сетей различных типов. Обосновано применение искусственных нейронных сетей для снижения количества ошибок при обработке информации, финансовых затрат на обеспечение безопасности, а также возможность применения нейронных сетей в системах поддержки принятия управленческих решений для оптимизации этих систем.
Ключевые слова: пожарный риск, искусственные нейронные сети, системы поддержки принятия решений, пожарная безопасность.
Поступила в редакцию: 14.08.2020
Тип публикации: Статья
УДК: 614.849
Образец цитирования: А. О. Чупакова, С. В. Гудин, Р. Ш. Хабибулин, “Разработка и обучение модели искусственной нейронной сети для создания систем поддержки принятия решений”, Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер. управление, вычисл. техн. информ., 2020, № 3, 61–73
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ChuGudKha20}
\by А.~О.~Чупакова, С.~В.~Гудин, Р.~Ш.~Хабибулин
\paper Разработка и обучение модели искусственной нейронной сети для создания систем поддержки принятия решений
\jour Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер. управление, вычисл. техн. информ.
\yr 2020
\issue 3
\pages 61--73
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vagtu637}
\crossref{https://doi.org/10.24143/2072-9502-2020-3-61-73}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/vagtu637
  • https://www.mathnet.ru/rus/vagtu/y2020/i3/p61
  • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024