Нейросетевое моделирование производственных процессов в машиностроительной отрасли

Исследованы понятие и структура нейронных сетей, раскрыты особенности их применения в машиностроении. Предложено использовать искусственные нейронные сети при построении систем управления производственными процессами, планировании операционного цикла, создании систем диагностики и контроля качества продукции

Литература
[1] Вакурин А.В., Ковнир В.И. Российская экономика за 30 лет — путь от преобразований к разочарованиям. Москва, ИНФРА-М, 2017, 214 с.
[2] Кузнецова Т.И., Ганина Г.Э., Клементьева С.В. Приоритеты российского машиностроения в свете новой индустриальной революции. Гуманитарный вестник, 2017, вып. 1. DOI: 10.18698/2306-8477-2017-01-408
[3] Маккаллок У.С., Питтс В. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности. Автоматы. Москва, Изд-во иностранной литературы, 1956, с. 363–384.
[4] Голубев Ю.Ф. Нейросетевые методы в мехатронике. Москва, Изд-во Московского университета, 2007, 157 с.
[5] Кузнецова Т.И., Лобачева Е.Н., Цельсов Н.Ю. Искусственные нейронные сети Т. Кохонена на службе коммерческого банка. Гуманитарный вестник, 2016, вып. 2. DOI: 10.18698/2306-8477-2016-2-340
[6] Кузнецова Т.И. Нейронные технологии в банковской сфере. РИСК: Ресурсы. Информация, Снабжение. Конкуренция, 2015, № 2, с. 177–180.
[7] Кузнецова Т.И., Белоусова О.Н. Использование матричных моделей на машиностроительном предприятии в условиях кризиса. Гуманитарный вестник, 2013, вып. 8. DOI: 10.18698/2306-8477-2013-8-100