Метою даного дипломного проекту є розробка нейромережевої моделі процесу виробництва кальцинованої соди (ВКС) та її подальше використання для розробки адаптивних систем керування технологічними процесами ВКС. Розглянуто основні види штучних нейронних мереж, парадигми та алгоритми їх навчання. Процеси ВКС є нестаціонарними, а використання нелінійної моделі, коефіцієнти якої визначаються за допомогою розроблених адаптивних алгоритмів - досить ефективним. Розроблено рекомендації щодо безпеки життя і діяльності людини для відділу тестування IT фірми. Наведено аналіз економічної доцільності розробки програмних засобів. ШТУЧНА НЕЙРОННА МЕРЕЖА, АЛГОРИТМ, СИГНАЛ, ФУНКЦІЯ, НЕЙРОН, СЛОЙ, АБСОРБЦІЯ, КАРБОНІЗАЦІЯ The purpose of this diploma project is to develop a neural network model of production of the calcinated soda (PCS) and its subsequent use for the development of adaptive process control systems PCS.Main types of artificial neural networks, paradigms and algorithms of their training are considered. The described processes is non-stationary and use of nonlinear model of model which coefficients decide on the help of the developed adaptive algorithms - rather effective. The recommendations for the safety of life and human activities for the department IT testing firm. The analysis of the economic feasibility of developing software. ARTIFICIAL NEURAL NETWORK, ALGORITHM, SIGNAL, FUNCTION, NEURON, LAYER, ABSORPTION, CARBONIZATION
