Please use this identifier to cite or link to this item: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/54750
Title: Інтелектуальне управління та нейромережеве розпізнавання станів системи керування
Authors: Білас, О.
Томашевський, О.
Affiliation: Національний університет “Львівська політехніка”
Bibliographic description (Ukraine): Білас О. Інтелектуальне управління та нейромережеве розпізнавання станів системи керування / О. Білас, О. Томашевський // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. — Львів : Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2003. — № 481 : Комп'ютерна інженерія та інформаційні технології. — С. 115–120. — (Методи й алгоритми сучасних інформаційних технологій).
Bibliographic description (International): Bilas O. Intelektualne upravlinnia ta neiromerezheve rozpiznavannia staniv systemy keruvannia / O. Bilas, O. Tomashevskyi // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". — Lviv : Vydavnytstvo Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika", 2003. — No 481 : Kompiuterna inzheneriia ta informatsiini tekhnolohii. — P. 115–120. — (Metody y alhorytmy suchasnykh informatsiinykh tekhnolohii).
Is part of: Вісник Національного університету “Львівська політехніка”, 481 : Комп'ютерна інженерія та інформаційні технології, 2003
Journal/Collection: Вісник Національного університету “Львівська політехніка”
Issue: 481 : Комп'ютерна інженерія та інформаційні технології
Issue Date: 1-Mar-2005
Publisher: Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”
Place of the edition/event: Львів
Lviv
UDC: 681.3
612.822
Number of pages: 6
Page range: 115-120
Start page: 115
End page: 120
Abstract: Розглядаються технології штучного інтелекту в системах управління. Наведено схеми застосування нейромережу системах керування. Інтелектуальне управління набуває все більш широкого використання, а отримані результати застосування нейромереж у системах керування показують ефективність і перспективність впровадження цих технологій.
The artificial intelligence technologies in control systems are considered. The schemes of application of neural networks in control systems are presented. Usage of intelligence control is more and more popular and obtained results of neural network utilisation in control systems show efficiency and availability of such technology application.
URI: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/54750
Copyright owner: © Національний університет “Львівська політехніка”, 2003
© Томашевський О., Білас О., 2003
References (Ukraine): 1. Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федосов Е.А., Федунов Б.Е. Интеллектное управление динамическими системами. -М .: Физматлит, 2000.-352с.
2. Ивахненко А.Г. Самонастраивающиеся системы с положительными обратными связями. - К.: Изд-во АН УССР, 1963.-392с.
3. Widrow В., Lehr М. А 30 years of adaptive neural networks: perceptron, madaline, and backpropagation // Proceedings of IEEE. - 1990. - vol. 78, № 9. - P. 1415 - 1442.
4. Білас О.Є., Томашевський О.М. Нейромережева класифікація станів та зашумлених даних у системах керування // Вісник Технологічного університету Поділля. - Т.1 (41). - 2002. -№ 3. - С. 185 - 189.
5. Hopfield J.J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. - 1982. - № 79. - P.2554 - 2558.
6. Hinton G.E. Now Neural Network from experience // Scientific American. - September, 1992. - vol. 267. № 3.- P 185-234.
7. Agarwal M. A systematic classification ofNeural-Network-Based control // Control Systems, 1997. - vol. 17, № 2.-P .7 5 -9 3 .
References (International): 1. Vasilev S.N., Zherlov A.K., Fedosov E.A., Fedunov B.E. Intellektnoe upravlenie dinamicheskimi sistemami. -M ., Fizmatlit, 2000.-352p.
2. Ivakhnenko A.H. Samonastraivaiushchiesia sistemy s polozhitelnymi obratnymi sviaziami, K., Izd-vo AN USSR, 1963.-392p.
3. Widrow V., Lehr M. A 30 years of adaptive neural networks: perceptron, madaline, and backpropagation, Proceedings of IEEE, 1990, vol. 78, No 9, P. 1415 - 1442.
4. Bilas O.Ye., Tomashevskyi O.M. Neiromerezheva klasyfikatsiia staniv ta zashumlenykh danykh u systemakh keruvannia, Visnyk Tekhnolohichnoho universytetu Podillia, V.1 (41), 2002. -No 3, P. 185 - 189.
5. Hopfield J.J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 1982, No 79, P.2554 - 2558.
6. Hinton G.E. Now Neural Network from experience, Scientific American, September, 1992, vol. 267. No 3, P 185-234.
7. Agarwal M. A systematic classification ofNeural-Network-Based control, Control Systems, 1997, vol. 17, No 2.-P .7 5 -9 3 .
Content type: Article
Appears in Collections:Комп'ютерна інженерія та інформаційні технології. – 2003. – №481



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.