Авторы: Н.Р. Ибраева

Название статьи: Анализ сферы применения нейронных сетей в горных машинах

Год: 2021, Номер: 6, Страницы: 21-25

Отрасль знаний: 05.05.06 Горные машины (технические науки)

Индекс УДК: 622.271

DOI: 10.26730/1816-4528-2021-6-21-25

Аннотация: В статье представлен анализ работы нейронной сети в горных машинах. Исследования и анализ традиционной работы нейронной сети оптимизи-рует ее в соответствии с характеристиками интеллектуального анализа данных. С развитием и популяризацией технологий интеллектуальный ана-лиз данных также постоянно развивается. Он широко используется в об-ласти искусственного интеллекта и обработки информации. Нейронные сети стали стандартными и важными инструментами для интеллекту-ального анализа данных в промышленности. Сделаны выводы о применении искусственного интеллекта в горных машинах, а также были определены основные пути использования и внедрения нейронных сетей. Нейронные сети позволят повысить вероятность увеличения надежности распозна-вания, обнаружения и локализации возникновения аварийных ситуаций. Рассмотрена возможность применения искусственных нейронных сетей к решению задачи диагностики и прогнозирования работы КМД. Эффектив-ное проектирование и моделирование горных машин, информационные и программные компоненты являются одной из основ в базе данных, что в дальнейшем позволяет создавать оболочку, сочетающую автоматическое проектирование, моделирование и мониторинг текущего состояния маши-ны с одним структурно связанным компонентом. Случаи, представленные в статье, требуют значительного упрощения и универсализации создания баз данных, что обусловлено необходимостью большей адаптации систем к работе с автоматизированными алгоритмами и является очень важным и необходимым компонентом. Нейросетевое моделирование можно приме-нять на основе баз данных с многомерными классификациями объектов, также, как и нейросети, образующими структуру иерархических групп узлов и подузлов.

Ключевые слова: нейронные сети горные машины конусная дробилка анализ работы нейронной сети база данных

Дата получения: 13.11.2021

Дата одобрения: 03.12.2021

Дата опубликования: 24.12.2021

ЦИТИРОВАНИЕ СКАЧАТЬ