BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  17,047,274
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Khoa học kỹ thuật và công nghệ

BB

Nguyễn Ngọc Trung(1), Bùi Thị Duyên

PHƯƠNG PHÁP DỰ ĐOÁN MẪU HÀNH VI HỖ TRỢ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG TRÊN CỞ SỞ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU IOT SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RON SÂU

BEHAVIORAL PATTERN PREDICTION METHOD BASED ON IOT DATA ANALYSIS USING DEEP NEURAL NETWORK FOR AUTOMATIC CONTROL

Tạp chí Khoa học và Công nghệ Năng lượng

2022

29

110

Kỹ thuật càng phát triển, các hệ thống máy móc và thiết bị ngày càng hiện đại và phức tạp. Nghiên cứu các giải pháp ứng dụng thành tựu công nghệ của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN4.0) nhằm nâng cao hiệu quả của việc khai thác và sử dụng thiết bị máy móc có ý nghĩa hết sức quan trọng và cấp thiết. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất phương pháp dự đoán mẫu hành vi trong hỗ trợ điều khiển tự động của hệ thống, trên cơ sở phân tích dữ liệu internet kết nối vạn vật (IoT) dựa trên mạng nơ-ron sâu. Kết quả đạt được của các thí nghiệm trên tập dữ liệu tổng hợp cho thấy độ chính xác dự đoán cao, trung bình 98% với mô hình đề xuất trên tập dữ liệu kiểm tra gồm 5000. Từ đó có thể ứng dụng kết quả nghiên cứu để phát triển các hệ thống tự động và điều khiển thông minh các thiết bị máy móc theo thời gian thực.

With the improvement of technologies, the systems are increasingly modern, and complex. The study of solutions to apply technological achievements of the Fourth Industrial Revolution aims to improve the efficiency of exploitation and use of technical systems is very important and urgent. In this paper, we propose a behavioral pattern prediction method based on IoT data analysis using a deep neural network for automatic control. The general results of experiments on synthetic data showed high accuracy of prediction, the accuracy of the classifier on 5000 test samples averaged 98%. Therefore, this method can be applied to develop automatic systems and smart control machinery equipment in real-time.

Xem toàn văn