Інформаційно-екстремальне машинне навчання системи керування енергоблоком теплоелектроцентралі

Автор(и)

  • Anatoliy Dovbysh Сумський державний університет вул. Римського-Корсакова, 2, м. Суми, Україна, 40007, Україна https://orcid.org/0000-0003-1829-3318
  • Dmytro Velykodnyi Сумський державний університет вул. Римського-Корсакова, 2, м. Суми, Україна, 40007, Україна https://orcid.org/0000-0003-0044-5619
  • Igor Shelehov Сумський державний університет вул. Римського-Корсакова, 2, м. Суми, Україна, 40007, Україна https://orcid.org/0000-0003-4304-7768
  • Myroslav Bibyk Сумський державний університет вул. Римського-Корсакова, 2, м. Суми, Україна, 40007, Україна https://orcid.org/0000-0003-0431-7200

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.112121

Ключові слова:

інформаційно-екстремальна інтелектуальна технологія, машинне навчання, система підтримки прийняття рішень, інформаційний критерій, енергоблок

Анотація

Розглядається інформаційно-екстремальний метод навчання системи підтримки прийняття рішень для керування генеруючим енергоблоком теплоелектроцентралі. В процесі машинного навчання оптимізація контейнерів класів розпізнавання, що відновлювалися в радіальному базисі простору ознак, здійснювалася за модифікованим критерієм Кульбака. При цьому показано, що застосування вкладених контейнерів класів розпізнавання підвищує функціональну ефективність машинного навчання у порівнянні з контейнерами класів розпізнавання, центри яких розподілено в просторі ознак

Біографії авторів

Anatoliy Dovbysh, Сумський державний університет вул. Римського-Корсакова, 2, м. Суми, Україна, 40007

Доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри

Кафедра комп’ютерних наук

Dmytro Velykodnyi, Сумський державний університет вул. Римського-Корсакова, 2, м. Суми, Україна, 40007

Кандидат фізико-математичних наук

Кафедра комп’ютерних наук

Igor Shelehov, Сумський державний університет вул. Римського-Корсакова, 2, м. Суми, Україна, 40007

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра комп’ютерних наук

Myroslav Bibyk, Сумський державний університет вул. Римського-Корсакова, 2, м. Суми, Україна, 40007

Аспірант

Кафедра комп’ютерних наук

Посилання

  1. Eremin, E., Temchenko, D. (2009). Adaptive and robust control of objects of thermal power engineering. Blagoveshchensk: Amur state university, 228.
  2. Dorf, R. C., Bishop, R. H. (2011). Modern Control Systems. Prentice Hall, 1082.
  3. Han, J., Kamber, M., Pei, J. (2012). Data mining: concepts and techniques. Elsevier, 744.
  4. Subbotin, S., Oleinik, An., Hoffman, E., Zaitsev, S., Oleinik, Al.; Subbotin, S. (Ed.) (2012). Intelligent Information Technologies for the Designing of Automated Systems for Diagnosing and Recognizing Images. Kharkiv: SMIT Company, 318.
  5. Campbell, C., Ying, Y. (2011). Learning with Support Vector Machines. Morgan and Claypool, 95.
  6. Mikulandrić, R., Lončar, D., Cvetinović, D., Spiridon, G. (2013). Improvement of existing coal fired thermal power plants performance by control systems modifications. Energy, 57, 55–65. doi: 10.1016/j.energy.2013.02.033
  7. Kumar, S., Cherukuri, R. (2007). A Survey on Artificial Intelligence Techniques in Power Station. International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology, 6 (1), 852–861.
  8. Mayadevi, N., Vinodchandra, S. S., Ushakumari, S. (2014). A Review on Expert System Applications in Power Plants. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), 4 (1), 116–126. doi: 10.11591/ijece.v4i1.5025
  9. Ongsakul, W., Dieu, V. N. (2013). Artificial Intelligence in Power System Optimization. CRC Press, 520.
  10. De Oliveira, M. V., De Almeida, J. C. S. (2013). Application of artificial intelligence techniques in modeling and control of a nuclear power plant pressurizer system. Progress in Nuclear Energy, 63, 71–85. doi: 10.1016/j.pnucene.2012.11.005
  11. Sai, T. K., Reddy, K. A. (2015). Fuzzy Applications in a Power Station. International Journal on Soft Computing, 6 (2), 01–16. doi: 10.5121/ijsc.2015.6201
  12. Dovbysh, A. S. (2009). Foundation of intelligent systems designing. Sumy: Publisher SSU, 171.
  13. Dovbysh, A., Bibyk, M., Rudyi, A. (2015). Optimization of the parameters of teaching the control system of the power unit of the heat power plant. Compressor and Power Engineering, 3 (41), 37–40.
  14. Kutsenko, O., Kascheev, B., Mironenko, M. (2017). Geoinformation system of personnel identification at re-construction of the area. Bulletin of the NTU "KhPI". Series: System Analysis, Management and Information Technology, 28 (1250), 34–40.

##submission.downloads##

Опубліковано

2017-10-30

Як цитувати

Dovbysh, A., Velykodnyi, D., Shelehov, I., & Bibyk, M. (2017). Інформаційно-екстремальне машинне навчання системи керування енергоблоком теплоелектроцентралі. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(4 (89), 17–24. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.112121

Номер

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти