Perm The Poleteshes-ийн эрдэмтэд орон нутгийн дулааны хангамжийн системийг удирдах ухаалаг модулийг боловсруулсан. Neuralati нь үнэн зөв, бойлерын өрөөний гарц дээр хөргөлтийн температурыг хурдан тооцоолох болно. Технологи нь үүнийг хэрэглэгчдэд ашиглах боломжийг танд олгож, хөргөлтийн үндэслэлгүй хэт халалт, халаалтад хөрөнгө оруулалт хийхээс зайлсхий. Хөгжил нь Орос улсад анало байдаггүй.
Одоо хяналтын нэгжүүдийг нэлээд өргөн хэрэглэгддэг. Шаардлагатай утга нь операторыг тодорхойлдог, ихэвчлэн термометр дээр төвлөрдөг. Манай хөгжил, энэ нь орчны температурын одоогийн үнэ цэнийг ашиглахад ашиглагддаг ийм мэдрэлийн сүлжээг ашиглан хяналтыг хянах явдал юм. Энэ нь зөөгчийн температурыг урьдчилан үнэлэх, саатуулахаас зайлсхийх нь Математик, механик, биомехникийн профессор, ТЕХНИКИЙН ДЭЛГҮҮРИЙН ДЭЛГҮҮРИЙН ТЕХНИКИЙН ДЭЛГҮҮРИЙН ДЭЛГҮҮРИЙН ДЭЛГҮҮРИЙН ТЕХНИКИЙН ДЭЛГҮҮРИЙН ДЭЛГҮҮРИЙН ДЭЛГҮҮРИЙН ДЭЛГҮҮРИЙН ДЭЛГЭРЭНГЭЭ.
БИЧЛЭГИЙН ХУДАЛДААНЫ ХУДАЛДАН АВАХ, Эрдэмтэд их хэмжээний статистик мэдээлэл ашигладаг. Үүнд дулааны сүлжээ, орчны температурын янз бүрийн цэгүүдэд синхрончлогдсон хөргөлтийн температур орно.
Эрдэмтэд техникчууд түргэн модулийг програм хангамж, техник хангамж, техник хангамж автоматжуулсан аурора хяналтын системд бичсэн. Шалтгагчийн нутаг дэвсгэрийн аль нэгийг боловсруулж, ашигладаг. Үүний үр дүнд цаг агаарын нөхцөл байдал өөрчлөгдөхийн тулд нарийн төвөгтэй өрөөний температурт хөргөлтийн температурыг автоматаар тохируулах боломжийг танд олгоно.
Хэрэглэгчийн гэрт тохь тухтай дулааны нөхцлийг хангахын тулд сүлжээний температурын температурын байдлыг байнга хянах ёстой. Гэхдээ энэ үйлчилгээ нь ихэнх дулааны компаниудад боломжгүй хэвээр байгаа тул тэд эрсдлийг илүү өндөр дулааны тээвэрлэгч температурыг хадгалдаг. Үүний үр дүнд оршин суугчдыг ихэвчлэн хэрэгслүүдээс хэтрүүлэхээс хүчээр шахдаг, судлаачдыг тайлбарладаг.
Эрдэмтний хэлснээр дулааны сүлжээг хянах явцад мэдрэлийн сүлжээг ашиглах нь шатахуунаа хэмнэх боломжийг олгодог бөгөөд үүнийг давж гарахаас сэргийлнэ. Цаг агаарын гэнэтийн өөрчлөлтүүд, энэ нөлөө нь ялангуяа ач холбогдолтой болно. Хийн хэмнэлт нь гаднах агаарын температураас хамаарч 10-15% хүрч болно.
Multicayer Neural Neal Networks, гүнзгий сургалтын сүлжээ нь шаардлагатай, хөргөлтийн хөдөлгөөний цаг агаарын урьдчилсан мэдээ, онцлог шинж чанарыг урьдчилан таамаглах боломжтой.
Ухаалаг модулийг бий болгох үйл явцад эрдэмтэд янз бүрийн төрлийн мэдрэлийн сүлжээнүүдийг дүн шинжилгээ хийсэн. Эцсийн архитектур нь гурван давхаргаар захиалсан 224 нейроноос бүрдэнэ. Бойлерийн өрөөний гарц дахь хөргөлтийн хөргөлтийн температур нь стандартын үүдэнд байрлах температурын утгыг шалгаж байх ёстой.