Список литературы: 1. Куприянов В. В. Методология оперативного обнаружения нештатных газовых ситуаций на выемочных участках шахт // Вестник университета. — 2020. — № 3. — С. 76—83. DОI: 10.26425/1816-4277-2020-3-76-83.
2. Куприянов В. В. Автоматизация распознавания нештатных ситуаций в угольных шахтах на основе нейронной сети с изменяемыми топологией и весовыми коэффициентами / Труды XVIII-й Всероссийской научной конференции «Нейрокомпьютеры и их применение». — M.: МГППУ, 2020. — С. 59—60.
3. Муращев С. И., Тимошенко А. М., Сухоруков В. А. К анализу техногенных аварий с катастрофическими последствиями, произошедшими на предприятиях угольной промышленности Росcии // Вестник НЦ по безопасности работ в угольной промышленности. — 2012. — № 1. — С. 55—60.
4. Смирняков В. В., Смирнякова В. В. Трудноуправляемые факторы в статистике причин аварийных пылегазовых взрывов в угольных шахтах России // Горный журнал. — 2016. — № 1. — С. 30—34. DОI: 10.17580/gzh.2016.01.07.
5. Темкин И. О., До Чи Тхань, Агабубаев А. Повышение безопасности ведения горных работ в метанообильных шахтах Вьетнама с использованием моделей прогнозной аналитики // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2017. — № 8. — С. 142— 151. DOI: 10.25018/0236-1493-2017-8-0-142-151.
6. Svetlov V. A., Persiantsev I. G., Shugay I. S. A new implementation of the algorithm of adaptive construction of hierarchical neural network classifiers // Optical Memory and Neural Networks (Information Optics). 2015, vol. 24, no. 4, pp. 288—294.
7. Adeli H., Yeh C. Neural network learning in engineering design / Proceedings of International Neural Network Conference, 2000, pp. 412—415.
8. Krizhevsky A., Sutskever I., Geoffrey H. ImageNet classification with deep convolutional neural networks // Communications of the ACM. 2017, vol. 60, no. 6, pp. 84—90.
9. Kolenov D., Davidse D., Le Cam J., Pereira S. F. Convolutional neural network applied for nanoparticle classification using coherent scatterometry data // Applied Optics. 2020, vol. 59, no. 27, pp. 8426—8433. DOI: 10.1364/AO.399894.
10. Ahammed A. K., Azeem M. F. Robust stabilization and control of Takagi-Sugeno fuzzy systems with parameter uncertainties and disturbances via state feedback and output feedback // International Journal of Fuzzy Systems. 2019, vol. 21, no. 8, pp. 2556—2574.
11. Hung S. L., Adeli H. A model of perceptron learning with a hidden layer for engineering design // Neurocomputing. 1991, vol. 3, no. 1, pp. 3—14. DOI: 10.1016/0925-2312(91)90016-5.
12. Jafari M., Mobayen S. Second-order sliding set design for a class of uncertain nonlinear systems with disturbances: An LMI approach // Mathematics and Computers in Simulation. 2019, vol. 156, pp. 110—125. DOI: 10.1016/j.matcom.2018.06.015.
13. The Coalmining History Resource Centre: [official website]. URL: http://www.cmhrc. co.uk/site/disasters/ [accessed 30.01.2021].
14. Jong-Chih Chien, Ming-Tao Wu, Jiann-Der Lee Inspection and classification of semiconductor wafer surface defects using CNN deep learning networks // Applied Sciences. 2020, vol. 10, no. 15, pp. 13—21, article 5340. DOI: 10.3390/app10155340.
15. Aristov A. O. Quasi-cellular nets based on models of flow-systems // Journal of Physics: Conference Series. 2019, vol. 1392, no. 1, pp. 1—5, article 012064. DOI: 10.1088/17426596/1392/1/012064.
16. Montana D. J., Davis L. Training feedforward networks using genetic algorithms / Proceedings of the 11th International Joint Conference on Artificial Intelligence, vol. 1. Morgan Kaufman Publishers, San Mateo, California. 1989, pp. 762—767.
17. Takagi T., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1985, vol. 15, no. 1, pp. 116—132. DOI: 10.1109/TSMC.1985.6313399.
18. Ramirez I. E., Minami Y. Design of neural network quantizers for networked control systems // Electronics. 2019, vol. 8, no. 3, pp. 318—326. DOI: 10.3390/electronics8030318.