No abstract

The professional thinking issues are analyzed in the research. The authors pointed that the technical thought concepts, images and practical actions are in a complex and dynamic interaction with each other. The components of professional thinking are considered in detail. The training method based on the implementation of forming influence is proposed. The regression analysis of the students’ academic progress indicators who are trained by the traditional and innovative methodology with forming influence is conducted in the article. Analysis of thinking activity development levels in the process of professional tasks solving performed by the students of the control and experimental groups demonstrated the straight-line correlation dependence of the professional thinking development on the organization of professional activity in general and the training organization in particular.

No abstract

No abstract

СТРУКТУРА ЕКСПЕРТНОЇ СИСТЕМИ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО РЕГУЛЮВАННЯ МІКРОКЛІМАТУ ЖИТЛОВИХ ПРИМІЩЕНЬАктуальність. Постійно зростаюча тенденція до подорожчання енергоресурсів призводить до необхідності зниження енергоспоживання, тобто до економії енергоресурсів. З точки зору житлових приміщень, впровадження систем мікроклімату необхідне для організації комфортних умов перебування суб'єктів і економного використання енергоресурсів.Мета. Метою роботи є вирішення актуальної задачі енергоефективного регулювання мікроклімату приміщень на основі використання інформаційної інтелектуальної системи яка враховує побажання суб'єктів які там знаходяться, що у свою чергу, дозволяє забезпечити ефективне керування опалювальними приладами за рахунок зменшення або збільшення температури оточуючого середовища.Метод. Вирішення поставленої задачі запропоновано шляхом використання структури експертної системи, як однієї із складових системи інтелектуального регулювання мікроклімату приміщень, на основі використання нейро-нечіткої підсистеми логічного виводу. Дана підсистема дозволяє автоматично формувати керуючу інформацію для регулювання мікроклімату приміщень в залежності від побажань суб'єктів, узагальнюючи інформацію про час і місце їх перебування у різні періоди часу. У якості підсистеми логічного-виводу запропоновано п'ятишарову нейро-нечітку систему прямого розповсюдження помилки, яка реалізує систему нечіткого виводу типу Сугено нульового порядку. Також запропоновано схему роботи інтелектуальної системи регулювання мікроклімату приміщень та підхід щодо реалізації процесу ідентифікації суб'єктів у приміщенні.Результати експериментальних досліджень підтвердили ефективність використання запропонованої структури експертної системи в системах типу «Інтелектуальний дім». Також було встановлено значення параметрів які впливають на якість та продуктивність роботи запропонованої системи. У якості енергоресурсу було обрано природний газ та середньостатистичні діапазони температур житлових приміщень.Висновки. Особливістю запропонованої системи є універсальність використання будь-яких кліматичних пристроїв, а також мож-ливість автоматичного налаштування мікроклімату приміщення з урахуванням побажань суб'єктів. Також, головною особливістю запропонованого методу налаштування мікроклімату є визначення та запам'ятовування поведінки суб'єктів приміщення, що у по-єднанні із апаратом нейронних мереж надає змогу до прогнозування встановлення відповідних значень мікроклімату приміщення, і, як результат, до економії енергоресурсів.Ключові слова: інтелектуальна система, мікроклімат приміщення, експертна система, енергоспоживання.

No abstract

watts can operate currently in a common power net. Also, the use of different types of energy sources in one power net can result in power dispersal. This combination of different energy sources makes it possible to instantly respond to load changes at individual sites on the one hand and poses problems in its management on the other hand.The Energorynok State Enterprise is responsible for support of the system ensuring functioning of the wholesale energy market in Ukraine [3,4]. The task of this enterprise is to perform hourly and round-the-clock planning of the operating regime of the entire combined system on the basis of optimization of operating regimes of power plants. In order to prevent peak loads, hourly and round-the-clock electricity generation planning is carried out for optimal work of energy producers. And therefore, the more accurate the forecast, the less likely is occurrence of overloads and error conditions.Intelligent power systems with an active-adaptive SMART GRID network are increasingly widely used in the European Union member-countries [5,6]. One of the tasks of such systems is planning of load distribution throughout the country, in particular, based on an analysis of all energy producers, both industrial and private.

This document presents results to identification of technological process (TP) of beneficiation of iron ore on bases of models NNARX (Neural Network based AutoRegressive eXogenous signal), NNARXMAX (Neural Network based AutoRegressive, Moving Average, eXogenous signal), NNOE (Neural Network Output Error). Computer modeling has been carried out with application of Neuro Solution software package. As internal modeling structure bases on the basis of multilayered perceptron (MLP) and networks of the radial basis functions (RBF) network have been analyzed. The sample of parameters of the Southern mining complex (Krivoy Rog city, Ukraine) has been used for training and verification. It is proved efficiency of application of neural networks for identification of parameters of concentrating technology.