Abstract

The possibility of using neural networks in automated control systems for multi-assortment dairy production was considered. In the automatic control theory, many methods were developed that allow to optimize systems in terms of one or another quality criteria, provided that the number of restrictions is fulfilled, but mathematical tools used in the traditional automatic control methods, are not always able to fully ensure satisfactory results under a limited number of input data. Using neural networks allows to perform control of acceptable quality (not necessarily optimal) under uncertainty at a relatively low level of resources spent. During the research, the structure and learning algorithm of the neural network for the decision support system concerning the dairy plant assortment forecasting for the current day was determined. In the intelligent technology environment STATISTICA NeuralNetwork based on the model obtained, the sensitivity analysis of fuzzy neural network output to a change in the input stream was carried out. Using the neural network allows to take into account nonlinear dependences in problems of forecasting profitable dairy plant assortment, which is important for effective management under uncertainty. The research conducted are needed to develop the automated control system for multi-assortment dairy production.

Highlights

  • В данной статье приведены результаты теоретических и экспериментальных исследований возможности использования нейронных сетей в автоматизированных системах управления многоасортиментным производством молочной продукции

  • Боровиков; 2-е изд. перераб. и доп. – М. : Горячая линия-Телеком, 2008. – 392 с

Read more

Summary

Аналіз літературних даних та постановка проблеми

Невизначеність дій зовнішнього середовища та неповнота інформації про стан функціонування молочного заводу за тих чи інших зовнішніх та внутрішніх умов, робить задачу прогнозування асортименту продукції частиною складного, не завжди алгоритмізованого процесу. Аналіз кількісних та якісних характеристик поведінки об’єкта та підготовки необхідних даних для організації стратегії управління і прийняття рішень щодо управління в умовах неповної інформації представлено в роботі [3]. На відміну від традиційного використання НМ для вирішення тільки задач розпізнавання і формування образів [6], у СППР узгоджено вирішуються такі задачі: розпізнавання і формування образів; одержання і збереження знань; оцінки якісних характеристик образів; прийняття рішень. Запропоновані рішення спрямовані на вирішення певних прикладних завдань, проте не містять описи створення нейромережевої СППР для прогнозування асортименту молочного заводу в умовах невизначеності. Необхідним є розробка інформаційної технології для задач управління молочної промисловості, яка поєднувала б адаптивні методи, засновані на принципах нейромережевого та нечіткого моделювання. Реалізація цих технологій при створенні СППР є основою інформаційного забезпечення та імітаційного моделювання для автоматизованої системи управління на підприємствах харчової промисловості, зокрема для молочного заводу

Ціль та задачі дослідження
Розробка нейромережевої системи підтримки прийняття рішень молочного заводу
Висновки
Full Text
Paper version not known

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.