Вдосконалені алгоритми навчання нейромережевої системи ідентифікації безпечного стану нерухомих об’єктів систем критичного застосування

Abstract

UA: В статті доведено необхідність комплексного використання нейромережних технологій при вирішенні завдань моніторингу та ідентифікації безпечного стану нерухомих об'єктів забезпечення життєдіяльності систем критичного застосування. Розроблено відповідну структурну схему нейромережевої системи ідентифікації безпечного стану нерухомих об’єктів. Визначено необхідність вдосконалення алгоритмів навчання нейронних мереж, що входять в цілому в розроблену структуру. Запропоновано вдосконалені алгоритми навчання із застосуванням евристичної процедури для багатошарового персептрона, для радіально-базисної функції та нейронної мережі Ельмана.

EN: In the article the necessity of the complex use of neuronet technologies is well-proven at the decision of tasks of monitoring and authentication of the safe state of immobile objects of providing of vital functions of the systems of critical application. The proper flow diagram of the neuronet system of authentication of the safe state of immobile objects is developed. The necessity of perfection of algorithms of studies of neuron networks which are included on the whole in the developed structure is certain. The improved algorithms of studies are offered with the use of heuristic procedure for multi-layered perceptron, for a radially base function and El'man’s neuron network.