Дослідження методів оптимізації параметрів електронних пристроїв для побудови експертної системи

dc.contributor.authorТкаченко, В. Ю.
dc.contributor.authorХорошун, Г. М.
dc.contributor.authorШумова, Л. О.
dc.contributor.authorРязанцев, О. І.
dc.contributor.authorTkachenko, V. Yu.
dc.contributor.authorKhoroshun, H. M.
dc.contributor.authorShumova, L. O.
dc.contributor.authorRyazantsev, O. I.
dc.date.accessioned2025-02-20T12:53:22Z
dc.date.available2025-02-20T12:53:22Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДана стаття присвячена дослідженню методів оптимізації параметрів і структури електронних пристроїв для побудови системи експертного проектування. Акцент робиться на використанні інноваційних підходів, таких як математичне моделювання, симуляція та методи штучного інтелекту, включаючи машинне навчання, генетичні алгоритми та нейронні мережі. Використання таких методів дозволяє підвищити точність проектування, автоматизувати складні процеси, скоротити час розробки та підвищити продуктивність. Також розглядається можливість використання гібридних підходів для отримання оптимальних конфігурацій пристроїв, які забезпечують кращу енергоефективність і відповідність вимогам виробництва. Результати дослідження свідчать про перспективність і практичну значущість цих методів, які відкривають нові можливості для проектування електронних систем. Обговорювані методи математичного моделювання включають SPICE (програма моделювання з акцентом на інтегральні схеми) для аналізу схеми та метод скінченних елементів (FEM) для оцінки теплових і механічних властивостей, особливо актуальних для пристроїв з високою щільністю компонентів. Ці моделі дозволяють розробникам імітувати та перевіряти продуктивність пристрою в різних умовах експлуатації, значно знижуючи потребу у фізичних прототипах. Дослідження методів оптимізації параметрів і структури електронних пристроїв з використанням штучного інтелекту та експертних систем показують значний потенціал для підвищення ефективності та якості процесу проектування. Використання математичного моделювання та моделювання дозволяє скоротити час розробки, а впровадження методів машинного навчання та генетичних алгоритмів підвищує точність та швидкість оптимізації. Використання методів проектування з урахуванням обмежень забезпечує кращу виробничу сумісність, а оптимізація енергоспоживання сприяє ефективності електронних систем в умовах обмежених ресурсів. Подальші дослідження спрямовані на розширення гібридних методів, інтеграцію нових алгоритмів машинного навчання та їх адаптацію до конкретних виробничих вимог, що підвищить гнучкість і універсальність експертних систем проектування.
dc.identifier.citationДослідження методів оптимізації параметрів електронних пристроїв для побудови експертної системи / Ткаченко В. Ю., Хорошун Г. М., Шумова Л. О., Рязанцев О. І. Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля. 2024. № 5 (285). С. 10-15.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.33216/1998-7927-2024-285-5-10-15
dc.identifier.udc004.9
dc.identifier.urihttps://dspace.snu.edu.ua/handle/123456789/1849
dc.language.isouk
dc.publisherСНУ ім. В. Даля
dc.subjectЕкспертна система
dc.subjectоптимізація параметрів
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectелектронні пристрої
dc.subjectматематичне моделювання
dc.subjectгенетичні алгоритми
dc.subjectнейронні мережі
dc.titleДослідження методів оптимізації параметрів електронних пристроїв для побудови експертної системи
dc.title.alternativeResearch of the Optimization Methods of the Parameters of Electronic Devices for Building an Expert System
dc.typeArticle

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
4.pdf
Size:
632.36 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
4.73 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description: