статья посвящена модернизации технического обслуживания двигателей постоянного тока за счет применения технических средств диагностирования и прогнозирования отказа путем обучения нейронных сетей на выявление и обобщение данных. Авторы делают заключение, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и / или «зашумленных», частично искажённых данных.
статья посвящена нейросетевым технологиям, которые упрощают производственные процессы, задают новые алгоритмы в работе. Обучая нейронную сеть, можно прогнозировать заранее проблему выхода из строя того или иного оборудования, облегчить производственные ремонты
в статье приведен анализ перспектив и особенностей применения нейронных сетей и нейроконтроллеров в системах управления промышленными агрегатами. Авторами представлен процесс построения нейросетевой модели объекта, а также рассмотрено управление с прогнозирующими моделями.
