Журнал «Современная Наука»

ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ВАЖНОЙ ДЛЯ ОБЪЕКТА АНОМАЛИИ НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛЬЮ

Ерёмин Игорь Вячеславович (Аспирант, Пермский государственный национальный исследовательский университет )

Статья предлагает двухэтапный метод для точного выявления аномалий в данных промышленных процессов с помощью нейросети CascadeForwardNet. Первый этап — прогнозирование, второй — коррекция ошибок и изменение архитектуры. Подход повышает точность идентификации аномалий, помогая анализировать причины сбоев в оборудовании.

Ключевые слова:АСУТП, промышленная автоматизация, химико-технологический процесс, нейросети, модели, системный подход, аномалии.

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Ерёмин И. В. ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ВАЖНОЙ ДЛЯ ОБЪЕКТА АНОМАЛИИ НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛЬЮ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2025. -№06. -С. 134-139 DOI 10.37882/2223-2966.2025.06.21

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"