Development of test operations with different duration in order to improve verification quality of effectiveness formula

Lutsenko, Igor; Fomovskaya, Elena; Vihrova, Elena; Serdiuk, Olga; Fomovsky, Felix

doi:10.15587/1729-4061.2018.121810

Cited by 3 publications

(1 citation statement)

References 22 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…In [9], an indicator of the form E=f(RE, TO, PE) is developed, which is verified for the possibility of using it as an efficiency formula [10,11]. This expression has the form…”

Section: Engineeringmentioning

confidence: 95%

Development of a Method for Determining the Optimal Control Trajectory for the Periodic Processes

Lutsenko

Oksanych

Fomovskaya

et al. 2019

EUREKA: Physics and Engineering

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

The development of new converting technologies and increasing the level of automation leads to an increase in the processing speed of available resources. This means that in case of inefficient or inefficient use of resources, the potential of economic advantage is lost, and the negative consequences of such losses can be identified too late. In such conditions, the requirements for the selection of the criterion of optimization and the validity of the principles of optimal control increase. Moreover, the approach used may vary depending on the daily change in prices for energy products and fluctuations in the level of demand for manufactured products. Despite the fact that such an approach seems obvious, today energy-intensive production suffers significant losses associated with the use of an inadequate model of technological operation, a subjective approach to the choice of optimization criterion and optimization method. The task of developing a method for determining the optimal trajectory of managing energy-intensive industries with a changing level of demand for final products is posed. The solution to this problem consists of several stages. At the first stage, a model of a technological operation is being created, within the framework of which all significant factors affecting the decision result are taken into account. At the second stage, a global operation model is created, the input and output products of which are converted to comparable value values. At the third stage, the optimization criterion for the continuous operation of the system and the mode of incomplete use of its production capabilities is selected. At the final stage, the control path for intermittent and continuous modes of operation is determined. Thus, the aim of research is development of a method for determining the optimal control trajectory in systems of energy-intensive systems, depending on the level of demand for the final product.

show abstract

“…In [9], an indicator of the form E=f(RE, TO, PE) is developed, which is verified for the possibility of using it as an efficiency formula [10,11]. This expression has the form…”

Section: Engineeringmentioning

confidence: 95%

Development of a Method for Determining the Optimal Control Trajectory for the Periodic Processes

Lutsenko

Oksanych

Fomovskaya

et al. 2019

EUREKA: Physics and Engineering

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

A method to form control over queuing systems taking into consideration the probabilistic character of demand

Lutsenko¹,

Dmytriiev²,

Аванесова³

et al. 2019

EEJET

View full text Add to dashboard Cite

Development of a method for structural optimization of a neural network based on the criterion of resource utilization efficiency

Lutsenko

Mykhailenko

Dmytriieva

et al. 2019

EEJET

View full text Add to dashboard Cite

Для вирішення задач апроксимації широко використовуються математичні моделі у вигляді штучних нейронних мереж (ШНМ). Використання цієї технології передбачає двох етапний підхід. На першому етапі визначається структура моделі ШНМ, а на другому етапі здійснюється навчання для отримання максимального наближення до еталонної моделі. Максимальне значення наближення до еталону визначається складністю архітектури ШНМ. Тобто, підвищення складності моделі ШНМ дозволяє підвищувати точність апроксимації, а, відповідно, і результату навчання. При цьому визначення структури моделі ШНМ, що здійснює апроксимацію із заданою точністю, визначається як процес оптимізації. Однак підвищення складності ШНМ призводить не тільки до підвищення точності, а і до підвищення часу обчислювального процесу. Таким чином, показник «задана точність» не може використовуватися в задачах визначення оптимальної архітектури нейронної мережі. Це пов'язано з тим, що результат вибору структури моделі і процесу її навчання, котрий базується на забезпеченні необхідної точ ності апроксимації, може зайняти неприйнятний для користувача часовий проміжок. Для вирішення завдання структурної ідентифікації нейронної мережі використовується підхід, у рамках якого здійснюється визначення конфігурації моделі за критерієм ефективності. У про цесі реалізації розробленого методу узгоджується часовий чинник вирішення завдання і точністю апроксимації. Запропонований підхід дозволяє обґрунтувати принцип вибору структури і параметрів нейронної мережі, спираючись на максимальне значення показника ефективності використання ресурсів Ключові слова: штучна нейронна мережа, оптимізація структури, апроксимація функцій, критерій ефективності UDC 007.5

show abstract

Development of test operations with different duration in order to improve verification quality of effectiveness formula

Cited by 3 publications

References 22 publications

Development of a Method for Determining the Optimal Control Trajectory for the Periodic Processes

Development of a Method for Determining the Optimal Control Trajectory for the Periodic Processes

A method to form control over queuing systems taking into consideration the probabilistic character of demand

Development of a method for structural optimization of a neural network based on the criterion of resource utilization efficiency

Contact Info

Product

Resources

About