Аннотации:
Жасанды нейрондық желілер ақпаратты өңдеудің әртүрлі тәсілдерін қалыптастыру үшін әртүрлі ережелер мен алгоритмдерді үйретеді және әртүрлі химиялық процестерде кеңінен қолданылады. Олардың ішінде ректификация технологиясының дамуымен оны өндіру ауқымы кеңеюде және оны есептеуге қойылатын талаптар да қатаң бола түсуде, өйткені жасанды нейрондық желі өзін-өзі оқытудың, ассоциативті сақтаудың және оңтайландырылған шешімдерді жылдам іздеудің артықшылықтарына ие, ол операцияларды ректификациялау үшін жоғары дәлдікті модельдеу болжамдарын жасай алады, сондықтан ол химиялық ректификация саласында кеңінен қолданылады. Бұл мақалада жасанды нейрондық желілерге жалпы шолу жасалады және Қазақстанда және шетелде жасанды нейрондық желілерді қолданбалы зерттеу ұсынылады.
