Мақолада мураккаб динамик тизимларни бошқариш тизимларини моделлаштиришда нейрон тармоқларидан фойдаланиш истиқболлари кўрсатилган. Нейрон моделларини тадқиқ этиш бизга пиликлаш машинаси механизмининг бурам бериш валини қабул қилиш юримасининг димнамикаси хатолигини башорат қилиш учун тармоқни ўқитиш давомийлигининг архитектурасини танлаш имконини беради.

В статьи показана перспективность применения нейронных сетей при моделировании систем управления сложными динамическими системами. Исследование нейронной модели позволило оценить влияние выбора архитектуры и длительности обучения сети на погрешность прогнозирования динамики привода приемного вала крутильно-мотального механизма ровничной машины.

The article shows the prospects of using neural networks in modeling control systems of complex dynamic systems. The study of neural models allowed us to estimate the effect of architecture selection and duration of network training for the prediction error dynamics of the actuator receiving the shaft twisting and winding mechanism of the roving frame.