Математическое Моделирование И Управление Процессами В Системах Автоматизации Промышленных Установок С Помощью Многозначных Нейронных Сетей

Рассмотрена многозначная пороговая логика, на которой базируются основные принципы многозначных нейронов, перечислены преимущества многозначных нейронных сетей. Для многозначного нейрона определена функция активации и приведены алгоритм обучения и алгоритм обучения многозначной нейронной сети методом обратного распространения ошибки. Предложен метод применения многозначных нейронных сетей для решения задачи моделирования технологических процессов.The paper considers a multi-valued threshold logic, which is the base of multi-valued neurons, discusses the advantages of complex-valued neural networks. The complex-valued activation function is defined for the multi-valued neuron and the backpropagation learning algorithms for the multi-valued neuron and complex-valued neural networks are considered. Further, a method of applying complex-valued neural networks for modeling processes is proposed.