КИ JIMMY W. KEY ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ЧАСТЬ 1. <...> ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ Искусственные нейронные сети уже в течение многих лет с большим успехом используются в рамках стратегии управления технологическими процессами. <...> В данной серии статей рассматривается процесс организации такой нейронной сети. <...> В первой части описаны сетевая архитектура, управление пространством, типы данных, выбор набора данных и другие базовые положения создания нейронной модели. <...> Как следует уже из самого названия, искусственная нейронная сеть (ИНС) является построенной по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей математической моделью, а также ее программным или аппаратным воплощением. <...> В ИНС нейрон, получивший свое название от своего биологического аналога, моделируется как небольшой сегмент компьютерного кода, который называется «персептрон»1 В ИНС отдельные нейроны соеди. <...> 1 Персептрон, или перцептрон (от англ. perceptron или лат. perceptio — «восприятие»), — математическая или компьютерная модель восприятия информации мозгом, кибернетическая модель мозга, предложенная Фрэнком Розенблаттом (Frank Rosenblatt) в 1957 г. и реализованная в виде электронной машины «Марк-1» еще в 1960 г. — Прим. перев. няются между собой в сеть, которая посредством специального обучения определяет, как ей реагировать на те или иные раздражители. <...> Этот процесс является интерактивным, так как необходимо представить определенные воздействия, сравнить реакцию на них и выполнить необходимую коррекцию для ответа. <...> Способность к обучению ИНС дает #3 (63), 2016 CONTROL ENGINEERING РОССИЯ ПЕРСПЕКТИВА I 63 большую гибкость для получения ответа, лежащего в основе функционирования процесса, даже с его атрибутами, которые не являются очевидными, такими как установка, возраст оборудования, накопленные в нем изменения или какой-либо иной не поддающийся численному измерению параметр. <...> Цели использования нейронных <...>