W rozdziale tym autor przedstawił wyniki swoich badań nad wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zagrożenia upadłością polskich firm produkcyjnych.Głównym celem było porównanie skuteczności przewidywania zagrożeń upadłością polskich przedsiębiorstw przy pomocy modelu sztucznych sieci neuronowych i tradycyjnego modelu analizy dyskryminacyjnej.

Artykuł opisuje probę stworzenia wzorca poprawnej pracy wymiennikow regeneracyjnych silowni turbo parowej o mocy 20mw przy pomocy sztucnych sieci neurnowych (SSN). Stworzony model pracy wymienników w zmiennych warunkachruchu silowni może zostać wykorzystany do diagnostki tych wlasnie urządzeń jaki i również do diagnostyki calego systemu silowni turbo parowej. Model neuronowy ma zastapic skomplikowane i czasochlonne obliczenia bilansowe...

W artykule zaprezentowano wybrane metod sztucznej inteligencji do zwiększania efektywności bankowych systemów informatycznych. Wykorzystanie metody wektorów wspierających czy sztucznych sieci neuronowych w połączeniu z nowoczesną technologią mikroprocesorową umożliwia znaczący wzrost konkurencyjności banku poprzez dodanie nowych funkcjonalności. W rezultacie możliwe jest także złagodzenie skutków kryzysu finansowego.

Podano przykłady relacji diagnostycznych budowanych dla bloków energetycznych pracujących w warunkach stabilizacji cieplnej. Należą one do metod off-line. Dobrze sprawdzają się w nich sztuczne sieci neuronowe. Przy modułowej strukturze relacji diagnostycznych wykorzystywane są z powodzeniem SSN zarówno z ciągłymi jak i skokowymi funkcjami przejścia, w zależności od oczekiwanego wyniku obliczeń neuronowych.

W artykule przedstawiono bezczujnikowy układ sterowania silnikiem indukcyjnym wykorzystujący sztuczne sieci neuronowe (ANN). Sieć neuronową wykorzystano w regulatorze prędkości silnika. Zaprezentowano wyniki badań symulacyjnych.