🔖 В данном издании рассмотрены вопросы применения нейронных сетей в решении задачи моделирования и управления технологическими процессами металлургического производства. Рассматриваются многослойные нейронные сети, обучающиеся на основе методов безусловной оптимизации функций нескольких переменных. Задача управления решена с помощью инверсии нейронной сети, которая заключается в определении входных параметров модели для заданных выходных при фиксированных значениях весовых коэффициентов, установленных в ходе обучения сети. Рассматривается метод получения равномерного распределения точек на поверхности решения задачи управления. Предложена модификация метода предобработки данных, основанного на понятии профиля компактности, которая позволяет использовать его для предобработки данных при моделировании. Экспериментальным путем выбран отрезок генерации начальных значений весовых коэффициентов, функция активации. Реализовано вычисление показателей значимости входных параметров на основе чувствительности к их изменению выходных параметров. Представлена классовая диаграмма, концептуальная и физическая модель данных.