
Использование методов искусственного интеллекта в технологических задачах позволяет, осуществлять многокритериальную оптимизацию перспективных и проектных технологических процессов, а также дает возможность выбора и трансферта наилучших инновационных, высоких и критических технологий. Использование названных методов не только сокращает трудоемкость работ в рамках проблемно-ориентированной АСТПП по технологической подготовке производства новой конкурентоспособной продукции, но также позволяет находить оптимальные решения при разработке комплектов проектной технологической документации, необходимой для реконструкции и технического перевооружения действующего производства.
The use of artificial intelligence methods in technological tasks allows multiobjective optimization perspective and design processes. These methods make it possible to select and transfer the best of innovative, high and critical technologies. Using these methods, not only reduces the complexity of work within the problem-oriented automated system for pre-production, but also allows us to find optimal solutions for the time-processing complete sets of technical documentation, which is necessary for the reconstruction and technical re-equipment of production.
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МЕТОДЫ, ВЕРОЯТНОСТНО-РЕКУРРЕНТНЫЙ МЕТОД, МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ, ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ, ВЕРОЯТНОСТНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ, ПЕРСПЕКТИВНЫЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ, РИСКИ.
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МЕТОДЫ, ВЕРОЯТНОСТНО-РЕКУРРЕНТНЫЙ МЕТОД, МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ, ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ, ВЕРОЯТНОСТНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ, ПЕРСПЕКТИВНЫЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ, РИСКИ.
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
