Розробка нейромережевих і нечітких моделей багатомасових електромеханічних систем

The study objective was to construct models of multimass electromechanical systems using neural nets, fuzzy inference systems and hybrid networks by means of MATLAB tools. A model of a system in a form of a neural net or a neuro-fuzzy inference system was constructed on the basis of known input signals and signals measured at the system output. Methods of the theory of artificial neural nets and methods of the fuzzy modeling technology were used in the study.A neural net for solving the problem of identification of the electromechanical systems with complex kinematic connections was synthesized using the Neural Network Toolbox application package of the MATLAB system. A possibility of solving the identification problem using an approximating fuzzy system using the Fuzzy Logic Toolbox package was considered. A hybrid network was synthesized and implemented in a form of an adaptive neuro-fuzzy inference system using the ANFIS editor. Recommendations for choosing parameters that have the most significant effect on identification accuracy when applying the methods under consideration were given. It was shown that the use of neural nets and adaptive neuro-fuzzy inference systems makes it possible to identify systems with accuracy of 2 to 4%.As a result of the conducted studies, efficiency of application of neural nets, fuzzy inference systems and hybrid nets to identification of systems with complex kinematic connections in the presence of "input-output" information was shown. The neural-network, fuzzy and neuro-fuzzy models of two-mass electromechanical systems were synthesized with the use of modern software tools.The considered approach to using artificial intelligence technologies, that is neural nets and fuzzy logic is a promising line of construction of appropriate neural-network and neuro-fuzzy models of technical objects and systems. The study results can be used in synthesis of regulators for the systems with complex kinematic connections to ensure their high performance.Целью работы является построение моделей многомассовых электромеханических систем с применением нейронных сетей, систем нечеткого вывода и гибридных сетей инструментальными средствами MATLAB. Модель системы в виде нейронной сети или системы нейро-нечеткого вывода строится на основе известных входных сигналов и измеренных сигналов на выходе системы. При проведении исследований использованы методы теории искусственных нейронных сетей и методы технологии нечеткого моделирования.Выполнен синтез нейронной сети для решения задачи идентификации электромеханической системы со сложными кинематическими связями с применением пакета прикладных программ Neural Network Toolbox системы MATLAB. Рассмотрена возможность решения задачи идентификации с помощью нечеткой аппроксимирующей системы с использованием пакета Fuzzy Logic Toolbox. Проведен синтез гибридные сети, реализованной в форме адаптивной систем нейро-нечеткого вывода с применением редактора ANFIS. Даны рекомендации по выбору параметров, которые наиболее существенно влияют на точность идентификации при применении рассмотренных методов. Показано, что использование нейронных сетей и адаптивных систем нейро-нечеткого вывода позволяет выполнять идентификацию систем с точностью 4–5 %.В результате проведенных исследований показана эффективность применения нейронных сетей, систем нечеткого вывода и гибридных сетей для идентификации систем со сложными кинематическими связями при наличии информации «вход-выход». Выполнен синтез нейросетевой, нечеткой и нейро-нечеткой моделей двухмассовой электромеханической системы с использованием современных программных средств.Рассмотрен подход использования технологий искусственного интеллекта – нейронных сетей и нечеткой логики является перспективным направлением для построения соответствующих нейросетевых и нейро-нечетких моделей технологических объектов и систем. Результаты исследований могут быть использованы при синтезе регуляторов систем со сложными кинематическими связями для обеспечения высоких показателей качества функционирования системМетою роботи є побудова моделей багатомасових електромеханічних систем з застосуванням нейронних мереж, систем нечіткого висновку і гібридних мереж інструментальними засобами MATLAB. Модель системи у вигляді нейронної мережі або системи нейро-нечіткого висновку будується на основі відомих вхідних сигналів і виміряних сигналів на виході системи. При проведенні досліджень використані методи теорії штучних нейронних мереж і методи технології нечіткого моделювання.Виконано синтез нейронної мережі для вирішення завдання ідентифікації електромеханічної системи із складними кінематичними зв’язками з застосуванням пакету прикладних програм Neural Network Toolbox системи MATLAB. Розглянуто можливість вирішення задачі ідентифікації за допомогою нечіткої апроксимуючої системи з використанням пакету Fuzzy Logic Toolbox. Проведено синтез гібридні мережі, реалізованої у формі адаптивної систем нейро-нечіткого висновку з застосуванням редактора ANFIS. Надано рекомендації з вибору параметрів, що найбільш суттєво впливають на точності ідентифікації при застосуванні розглянутих методів. Показано, що використання нейронних мереж і адаптивних систем нейро-нечіткого висновку дозволяє виконувати ідентифікацію систем з точністю 4–5 %.В результаті проведених досліджень показана ефективність застосування нейронних мереж, систем нечіткого висновку і гібридних мереж для ідентифікації систем із складними кінематичними зв’язками при наявності інформації «вхід-вихід». Виконано синтез нейромережевої, нечіткої і нейро-нечіткої моделей двомасової електромеханічної системи з використанням сучасних програмних засобів.Розглянутий підхід використання технологій штучного інтелекту – нейронних мереж і нечіткої логіки – є перспективним напрямом для побудови відповідних нейромережевих і нейро-нечітких моделей технологічних об'єктів і систем. Результати досліджень можуть бути використані при синтезі регуляторів систем із складними кінематичними зв’язками для забезпечення високих показників якості функціонування систе

The ways of introducing AI/ML-based prediction methods for the improvement of the system of government socio-economic administration in Ukraine

The objective of the article is to develop and test in practice a mechanism for constructing AI/ML-based predictions, adapted for use in the system of government socio-economic administration in Ukraine. Research design is represented by several methods like qualitative analysis in order to identify potential benefits of AI use in different spheres of government administration, synthesis to generate new datasets for the experiment, and abstraction to abstract from the current situation in Ukraine, population displacement, uneven statistics reporting. Among empirical methods are prediction and experimental methods to construct a mechanism for the implementation of AI/ML prediction methods in public administration, develop a high-level architecture of the AI/ML prediction system, and create and train the COVID-19 prediction neuron network. A holistic vision of the AI/ML-based prediction construction mechanism, depending on data taken from state official online platforms, is presented, in addition, the ways of its possible practical application for the improvement of the national system of state socio-economic administration are described. The main condition and guarantee of obtaining accurate results is access to quality data through platforms such as Diia, HELSI, national education platforms, government banks, etc. The findings of the research suggest that wide implementation of AI/ML-based prediction technologies will allow the government in perspective to increase the efficiency of the use of budgetary resources, the effectiveness of the government target programs, improve the quality of public administration and to better satisfy the citizens’ demand. Future studies should be done to overcome the limitations of the approach: find a way to protect and extract sensitive information from government platforms, fight neural network bias, and create a more perfect system that is able to make multiparameter predictions and is also self-improving on the basis of the obtained results

Development of Neural­network and Fuzzy Models of Multimass Electromechanical Systems

The study objective was to construct models of multimass electromechanical systems using neural nets, fuzzy inference systems and hybrid networks by means of MATLAB tools. A model of a system in a form of a neural net or a neuro-fuzzy inference system was constructed on the basis of known input signals and signals measured at the system output. Methods of the theory of artificial neural nets and methods of the fuzzy modeling technology were used in the study.A neural net for solving the problem of identification of the electromechanical systems with complex kinematic connections was synthesized using the Neural Network Toolbox application package of the MATLAB system. A possibility of solving the identification problem using an approximating fuzzy system using the Fuzzy Logic Toolbox package was considered. A hybrid network was synthesized and implemented in a form of an adaptive neuro-fuzzy inference system using the ANFIS editor. Recommendations for choosing parameters that have the most significant effect on identification accuracy when applying the methods under consideration were given. It was shown that the use of neural nets and adaptive neuro-fuzzy inference systems makes it possible to identify systems with accuracy of 2 to 4%.As a result of the conducted studies, efficiency of application of neural nets, fuzzy inference systems and hybrid nets to identification of systems with complex kinematic connections in the presence of "input-output" information was shown. The neural-network, fuzzy and neuro-fuzzy models of two-mass electromechanical systems were synthesized with the use of modern software tools.The considered approach to using artificial intelligence technologies, that is neural nets and fuzzy logic is a promising line of construction of appropriate neural-network and neuro-fuzzy models of technical objects and systems. The study results can be used in synthesis of regulators for the systems with complex kinematic connections to ensure their high performance