Для многих прикладных задач, включая энергетическую отрасль, продолжительность обучения нейросетевой системы является сдерживающим фактором, затрудняющим ее использование. Для обучения нейронной сети применяется метод обратного распространения ошибки. Предложен и исследован новый способ построения нейронной сети, формирующейся из заранее обученных нейросетевых фрагментов. Предложенная архитектура позволяет ускорить процесс обучения нейронной сети и повысить качество ее работы. Перспективным направлением развития нейросетевых технологий может являться создание и наполнение специальной базы данных, состоящей из обученных нейронных сетей, позволяющих решать различные прикладные задачи, в том числе возникающие при автоматизации энергетических процессов.
нейросетевые технологии, архитектура нейронной сети, алгоритм обучения