Искусственный интеллект
Информатика и вычислительная техника
Статья
  • формат pdf
  • размер 674,28 КБ
  • добавлен 19 марта 2016 г.
Дрогайцев В.С., Куликов Р.Е., Ушаков В.А. Интеллектуальные средства в процессах диагностирования отказов бортовых систем управления летательных аппаратов в условиях влияния внешней среды. Часть II
Авиакосмическое приборостроение. — 2014. — № 9. — С. 3–9.
Рассматривается формальный подход к построению нейронных сетей, используемых в качестве решателей в процессах обнаружения и диагностирования отказов бортовых систем управления силовыми установками летательных аппаратов в процессе их испытания в условиях влияния факторов внешней среды. Приведен фрагмент структуры модели нейронной сети, предназначенной для принятия решений в процессах обнаружения и диагностирования отказов бортовых систем управления. Технология построения и обучения нейронной сети основана на использовании интеллектуальных систем поддержки формальных процедур методов решения проблемных задач. Регламентация принимаемых каждым слоем нейронной сети решений обеспечивается логическим формализмом баз данных и знаний искомых интеллектуальных систем. Предложенный метод позволяет определять модели нейронных сетей, выявлять требуемые перечни нейронов в слоях сети, синтезировать эталонные образы, распознаваемые нейронами, и формировать средствами нейронов функции активации. Выходные параметры, обеспечивающие идентификацию заданного перечня отказов бортовых систем управления, характеризуются разрядностью бинарных кодов в виде функций активации для выходного слоя нейронной сети. Данный подход к построению нейронных сетей позволяет сокращать временные интервалы циклов построения и обучения сетей и повышать достоверность принимаемых решений.