Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Штучна нейроподібна мережа як основа формування логічного висновку в системах виключної складності

Artificial neural-like network as a basis for forming logical conclusions in systems of exceptional complexity

DOI:

10.33111/nfmte.2020.065

Анотація: У роботі сконструйовано структуру штучної нейронної мережі, як ключового елементу формування логічного висновку в системі виключної складності. Запропоновано здійснювати аналіз систем типу «чорна скринька» з розподіленими параметрами шляхом незалежної інтегральної обробки інформації на локалізованих ділянках з подальшим її загальним аналізом у нейронному шарі верхнього рівня. Показано, що зазначений підхід дає змогу вилучити вплив неінформативних чинників, які за структурою своєї дії є подібними до інформативного впливу, проте носять локальний характер. Запропоновано алгоритм формування високоінформативного числового критерію на прикладі оцінки впливу дебалансу ротора обертової електричної машини, як важливої практичної задачі передбачення відмов у роботі виробничого обладнання та попередження можливих економічних збитків. В основу методики розрахунку запропонованого критерію покладено дискретне вейвлет перетворення часової реалізації вібросигналу з подальшим розрахунком середньо-квадратичного значення вибраних частотних смуг. Доведено, що для виявлення дебалансу ротора найбільш інформативними є частотні смуги, які включають у себе роторну частоту та її другу та третю гармонічні складові. Продемонстровано, що зазначений критерій має понижену чутливість до впливу неінформативних одиничних збурень, що можуть виникати в процесі роботи устаткування. Показано, що запропоноване рішення може розглядатися як окремо узятий унікальний випадок, що має значну практичну цінність, оскільки може бути адаптованим для вирішення задач широкого класу.
Abstract: In the paper, the structure of an artificial neural network is constructed as a key element of forming a logical conclusion in a system of exceptional complexity. It is proposed to analyze the “black box” systems with distributed parameters by means of independent integrated processing of information in localized areas with its subsequent general analysis in the neural layer of the upper level. It is shown that this approach makes it possible to eliminate the influence of non-informative factors, which in the structure of their action are similar to the informative influence, but are of a local nature. A possible algorithm for the formation of a highly informative numerical criterion is proposed on the example of assessing the impact of the imbalance of the rotor of a rotating electric machine, as an important practical problem of predicting failures in the operation of production equipment and preventing possible economic losses. It is demonstrated that this criterion has a reduced sensitivity to the effect of single uninformative disturbances that occurs during the operation of the equipment. It is shown that the proposed solution can be considered as a unique case that has significant practical value, as it can be adapted to solve problems of a wide class.
Ключові слова: система виключної складності, штучна нейроподібна мережа, дискретне вейвлет перетворення, прийняття рішення
Key words: system of exceptional complexity, artificial neural network, discrete wavelet transform, decision making
УДК: 681.3
UDC: 681.3

JEL: C15 C45 C61

To cite paper
In APA style
Hraniak, V., Mazur, V., & Matvijchuk, V. (2020). Artificial neural-like network as a basis for forming logical conclusions in systems of exceptional complexity. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, 9, 65-94. http://doi.org/10.33111/nfmte.2020.065
In MON style
Граняк В., Мазур В., Матвійчук В. Штучна нейроподібна мережа як основа формування логічного висновку в системах виключної складності. Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці. 2020. № 9. С. 65-94. http://doi.org/10.33111/nfmte.2020.065 (дата звернення: 19.06.2024).
With transliteration
Hraniak, V., Mazur, V., Matvijchuk, V. (2020) Shtuchna neiropodibna merezha yak osnova formuvannia lohichnoho vysnovku v systemakh vykliuchnoi skladnosti [Artificial neural-like network as a basis for forming logical conclusions in systems of exceptional complexity]. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, no. 9. pp. 65-94. http://doi.org/10.33111/nfmte.2020.065 [in Ukrainian] (accessed 19 Jun 2024).
# 9 / 2020 # 9 / 2020
Download Paper
126
Views
26
Downloads
0
Cited by