On constructing a random values generator of the input material flow for transport conveyor models based on neural network - Pihnastyi, O. M.; Sobol, Maksym (Видавничий дім "Гельветика", 2024)
This study examines a method for constructing a generator of random values of the input material flow to form a training data set for highly efficient transport conveyor models based on a neural network. A comparative analysis of the experimental, approximated and generated realizations for the input material flow of the conveyor type transport system is presented.

У даному дослідженні розглядається метод побудови генератора випадкових значень вхідного потоку матеріалу для формування навчального набору даних для високоефективних моделей транспортного конвеєра на основі нейронної мережі. Наведено порівняльний аналіз експериментальних, апроксимованих і згенерованих реалізацій для вхідного потоку матеріалу транспортної системи конвеєрного типу.
Про побудову генератора випадкових величин вхідного матеріального потоку для моделей транспортного конвеєру на основі нейромережі
Keywords: dataset generator; belt conveyor; input material flow; stochastic material flow; normal distribution; stochastic process realization; statistical characteristic; correlation function; генератор набору даних; стрічковий конвеєр; вхідний матеріальний потік; стохастичний матеріальний потік; нормальний розподіл; реалізація стохастичного процесу; статистична характеристика; кореляційна функція