Ученый XXI век

ДИАГНОСТИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОСТОЯНИЙ 
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ НЕФТЕПЕРЕРАБОТКИ 
 
М.О. Атажонов
1
 
Аннотация 
 
В даннои статье решается задача построения неи ро-нечеткои модели 
формирования алгоритмов использования диагностирования технологических 
объектов. Сегодня в условиях глобальных технологических процессов и перехода 
на 
индустриальное 
развитие 
с 
применением 
усовершенствованных 
программных компонентов, многие технологические процессы задеи ствованы с 
применением интеллектуальных технологии моделирования с применением 
методов нечеткои логики. Традиционныи подход построения нечетких систем 
связан с необходимостью привлечения экспертов для формулирования нечетких 
правил и уточнения используемых в них функции принадлежности. Для 
устранения этого недостатка актуальна автоматизация формирования нечетких 
правил, основанная на методах и алгоритмах машинного обучения.
 
Ключевые слова: 
неи ронная сеть, машинное управление, методы и алгоритмы, 
автоматизация, программное обеспечение, методы диагностики. 
 
Современныи деловои мир становится все более технологичным. Сегодня 
вопросы организации у и управления безопасностью, относятся к числу самых 
современных и обретают большую значимость. Многие области быстро уже 
реализовали свои возможности.
Основная цель даннои работы заключается в выборе оптимальнои модели 
диагностики неи ро-нечетких методов при работе на технологических объектах. 
Теория неи ро-нечетких множеств, как одно их направлении искусственного 
интеллекта позволяет строить нечеткие модели сложных объектов для решения 
задач диагностики, управления, принятия решении . При этом необходимо 
учитывать большое количество параметров и значении для дальнеи шего 
практического использования. Для выявления поставленных задач работы 
использованы методы неи ро-нечеткои логики, математического моделирования 
и обобщения результатов работы. 
Машинное 
обучение, 
использованное 
для 
диагностики 
ректификационных колонн