За технічних причин Електронний архів Харківського національного університету радіоелектроніки «ElAr КhNURE» працює тільки на перегляд. Про відновлення роботи у повному обсязі буде своєчасно повідомлено.
 

Публікація:
LSTM networks for anaerobic digester control

dc.contributor.authorКузнецов, В. Н.
dc.contributor.authorЄсілевський, В. С.
dc.contributor.authorДядюн, С. В.
dc.date.accessioned2020-06-02T13:45:03Z
dc.date.available2020-06-02T13:45:03Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractTo study the possibility of use of artificial intelligence systems based on neural networks for the improvement of the efficiency of the biogas production in the anaerobic digester by optimization of the nonlinear control system. The proposed method for constructing a control system for the anaerobic digesters will lead to an increase in the efficiency of biogas production as an alternative renewable energy source. Expansion of the scope of use of anaerobic digesters will also have a significant impact on solving the problem of utilization of industrial and household human waste.uk_UA
dc.identifier.citationYesilevskyi V. LSTM networks for anaerobic digester control / V. Yesilevskyi, S. Dyadun, V. Kuznetsov // Науковий вісник Національного гірничого університету. – №5(173). – 2019. – p.130-137.uk_UA
dc.identifier.urihttp://openarchive.nure.ua/handle/document/11941
dc.language.isoenuk_UA
dc.publisherНауковий вісник Національного гірничого університетуuk_UA
dc.subjectprocess controluk_UA
dc.subjectanaerobic digester controluk_UA
dc.subjectreinforcement learninguk_UA
dc.subjectneural networksuk_UA
dc.subjectLSTM networksuk_UA
dc.subjectadaptive critic systemsuk_UA
dc.titleLSTM networks for anaerobic digester controluk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2_Es.pdf
Розмір:
419.09 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.42 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: