Рассматривается возможность применения теории искусственных нейронных сетей в задачах связанного многопарамет-рического контроля в металлургии, когда сеть обучается на ЭВМ, а функционирует на высоконадежном микроконтроллере семейства PIC18xx. Предлагается схема, позволяющая сократить число измерений для формирования обучающей выборки за счет многомерной интерполяции, производится выбор оптимального метода интерполяции. Анализируются факторы, влияющие на эффективность нейросетевой аппроксимации. На примере типовых неаналитических функций трех парамет-ров определяется алгоритм обучения, обеспечивающий наилучшую сходимость, рассчитывается оптимальная конфигурация сети.
многопараметрический контроль, вычислитель низкой конфигурации, погрешность многомерной интерполяции, искус-ственная нейронная сеть, нейросетевая аппроксимация, обратное распространение ошибки, производительность сети