НЕЙРОННА МЕРЕЖА ЯК СКЛАДОВА СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ПРИ УПРАВЛІННІ ЯКІСТЮ ВИГОТОВЛЕННЯ ОБЄКТІВ ВИРОБНИЦТВА У МЕХАНООБРОБЦІ

Черепанська, І.Ю.; Сусік, О.А.; Cherepanska, I.Yu.; Susik, O.A.

dc.contributor.author	Черепанська, І.Ю.
dc.contributor.author	Сусік, О.А.
dc.contributor.author	Cherepanska, I.Yu.
dc.contributor.author	Susik, O.A.
dc.date.accessioned	2017-06-29T12:54:00Z
dc.date.available	2017-06-29T12:54:00Z
dc.date.issued	2017
dc.identifier.uri	http://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/6981
dc.description.abstract	Розглянуто можливість використання штучних нейронних мереж (ШНМ) як складових системи підтримки прийняття рішень (СППР) для автоматизації управління якістю об'єктів виробництва механообробних підприємств на етапі виробництва, яка повинна бути орієнтована на аналіз значних об’ємів різнорідної інформації. Необхідність використання ШНМ у складі СППР обґрунтовується тим, що управління якістю на етапі виробництва є багатоетапним і трудомістким процесом, що складно формалізується, та крім того вимагає значних інформаційних та матеріальних витрат для забезпечення ефективності виконуваних технологічних операцій. З врахуванням існуючого досвіду успішного використання ШНМ для вирішення складно формалізованих задачах пов’язаних з обробкою значних об’ємів різнорідної та швидко змінюваної інформації авторами синтезовано ШНМ для автоматизованого визначення причин погіршення якості ОВ при виконанні технологічних операцій точіння. Особлива увага приділена визначенню розмірності прихованого шару синтезованої ШНМ в зв'язку з тим, що на сьогодні ще й досі не існує аналітичних виразів для визначення розмірності прихованого шару ШНМ і розмір останнього визначається тільки за результатами експериментальних досліджень роботи декількох ШНМ з різною структурою шляхом порівняння отриманих результатів, зокрема величини їх середньоквадратичної похибки.	uk_UA
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.publisher	ЖДТУ	uk_UA
dc.relation.ispartofseries	Вісник ЖДТУ. Серія : Технічні науки;1(79)
dc.subject	автоматизація	uk_UA
dc.subject	управління якістю	uk_UA
dc.subject	системи підтримки прийняття рішень	uk_UA
dc.subject	нейронні мережі	uk_UA
dc.subject	automation	uk_UA
dc.subject	quality management	uk_UA
dc.subject	decision support systems	uk_UA
dc.subject	neural networks	uk_UA
dc.title	НЕЙРОННА МЕРЕЖА ЯК СКЛАДОВА СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ПРИ УПРАВЛІННІ ЯКІСТЮ ВИГОТОВЛЕННЯ ОБЄКТІВ ВИРОБНИЦТВА У МЕХАНООБРОБЦІ	uk_UA
dc.title.alternative	The neural network as a part of decision support system for quality management for production objects in machining process	uk_UA
dc.type	Article	uk_UA
dc.description.abstracten	The research discusses the use of artificial neural networks (ANN) as components of a decision support system (DSS) to automate quality control manufacturing facilities machining business at the production, which should be focused on the analysis of large amounts of heterogeneous information. The necessity to use ANN as a part of DSS is justified by the fact that quality control during production is multistage and time-consuming process that is formalized difficult, and moreover requires considerable information and material costs for the efficiency of manufacturing operations performed. Taking into account the existing experience of successful use of ANN to solve difficult formal problems associated with handling large volumes of diverse and rapidly changing information, the authors synthesized ANN for automated determination of the causes deterioration of the quality of production objects (PO) in the performance of manufacturing operations application. Particular attention is paid to the definition of the dimension of the hidden layer ANN synthesized due to the fact that today still there is no analytical expression to determine the dimension of the hidden layer ANN and size of the latter is determined only by the experimental results of ANN several different structures by comparison the results, in particular the value of mean square error.	uk_UA