В химической промышленности нейронные сети реализованы в качестве обучающихся регуляторов, что обусловлено крайне высокой чувствительностью данной сферы промышленности к остановкам и простоям. В работе рассмотрено как работает регулятор на основе нейронной сети на следующем примере: Совершенствование процесса управления паровым риформингом в печи H-101, которое должно обеспечить лучшее значение определенного критерия − целевой функции − при определенных ограничениях.
