Neural network system for selection of table tennis equipmen

Abstract

The article examines the optimization of search processes and the relevance of the use of artificial neural networks for the selection of table tennis equipment. With the help of neural networks, it is possible to solve any task. The problem is only to make the right choice of architecture and structure of the neural network, the algorithm of its operation and to formalize the source data, the result and the corresponding transformation. The problem of clustering the table tennis equipment market is considered. The result of the research has become the creation of information-analytical system "Neuro TT" for the analysis of the table tennis equipment market and the possibility of selecting the optimal combination of rubbers and blade. The structure of such a neural network system has been developed. It consists of three information banks, which contain information about the properties of rubbers and blades, as well as known combinations of rubbers and blades. The use of such a system will allow to forecast the development trends of the table tennis equipment market, manufacturers to plan and change the structure of production, buyers (players) and sellers to fully meet the information needs.

У статті досліджується питання оптимізації пошукових процесів та актуальність використання штучних нейронних мереж для підбору інвентаря для настільного теннісу. Проводиться аналіз останніх публікацій в обраній темі та розглядаються переваги штучних нейронних мереж порівняно з традиційними видами знаходження рішень. Визначаються переваги використання комп’ютерних технологій з метою автоматизації процесів підбору інвентаря для настільного тенісу. За домопомгою нейронних мереж можна розв’язати будь-яку задачу. Проблема полягає лише у тому, щоб здійснити правильний вибір архітектури та структури нейронної мережі, алгоритму її функціонування та здійснити формалізацію вихідних даних, результату та відповідного перетворення. В роботі розглядаються варіанти різних побудов штучних нейронних мереж і алгоритми їх функціонування з метою вибору оптимального алгоритму. Аналіуються недоліки та переваги мереж з алгоритмом оберненого поширення похибки, RBF (штучних нейронних мереж із радіально-базисними активаційними функціями) та карти Кохонена. В статті також розглянуто задачу кластеризації ринку інвентаря для настільного тенісу. Результатом дослідження стало створення нейромережевої інформаційно-аналітичної системи «Neuro TT» для аналізу ринку інвентаря настільного тенісу з можливістю підбору оптимального поєднання накладок і основи. Розроблено структуру такої нейромережевої системи. Вона складається з трьох інформаційних банків, в яких міститься інформація про властивості основ і накладок, а також відомі комбінації таких поєднань накладок і основ. Елементи системи розташовуються на сервері і є незалежними один від одного. Використання такої системи дасть змогу передбачати тенденції розвитку ринку інвентаря для настільного тенісу, виробникам планувати та змінювати структуру виробництва, покупцям (гравцям) та продавцям повністю задовольнити інформаційні потреби.