РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ НЕЙРОСЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА ОТКАЗОВ КОМПОНЕНТОВ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ DEVELOPMENT OF THE NEURAL NETWORK MODEL FOR PREDICTION FAILURE RISK’S OF THE COMPLEX TECHNICAL SYSTEMS COMPONENTS

Abstract

В статье приведены результаты разработки и исследования искусственной нейронной сети для решения задач прогнозирования состояния элементов и межэлементных связей сложных технических систем. Разработан алгоритм построения нейросети, приведены результаты обучения и тестирования ее работы на базе системы Matlab. Проведенные исследования подтверждают адекватность разработанной модели, что обусловлено достижением точности распознавания тестовой выборки более 80%. The article presents the results of research and development of artificial neural network to solve the problems of forecasting the state of the elements and inter-element links of complex technical systems. Authors proposed an algorithm for constructing a neural network, the results of the training and testing of its work on the basis of Matlab system. The research results obtained confirm the adequacy of the developed model, which is due to the achievement of the test sample recognition accuracy of over 80%.

Authors and Affiliations

В. В. Вычужанин, Н. Д. Рудниченко

Keywords

Related Articles

ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ, ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИИ В РАЗНОСТУКТУРНЫХ ХРАНИЛИЩАХ ДАННЫХ OPTIMIZATION OF PREDICTION METHODS, PROCESSING AND ANALYSIS OF INFORMATION IN DIFFERENT STRUCTURE DATA

В статье предложен метод оптимизации обработки большого объема данных, предназначенный для диагностирования состояния оборудования сложных технических систем. Такое диагностирование позволяет повысить эффективность анали...

TRANSFORMATION OF INFORMATION AND SOCIAL-PSYCHOLOGICAL SECURITY PARADIGMS (Part 1)

The paper presents the results of a retrospective analysis of transitional paradigm of information security – from the data and information security to the minds and behavior security. Formulated modern paradigms of info...

СИНТЕЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕГУЛЯТОРА ДЛЯ ОБЪЕКТА С ИЗМЕНЯЮЩИМИСЯ ПАРАМЕТРАМИ SYNTHESIS AND MODELING OF THE REGULATOR FOR THE OBJECT WITH CHANGING PARAMETERS

Проведен синтез регулятора для объекта, параметры которого – коэффициент усиления и постоянная времени, могут изменяться в широких пределах. Заданная часть системы включает в себя исполнительный механизм (звено первого п...

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА СТРУКТУРНО СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ С ПОМОЩЬЮ МОДЕЛЕЙ БАЙЕСОВСКИХ СЕТЕЙ ДОВЕРИЯ INFORMATIZATION OF PROGNOSTICATION OF RISK STRUCTURALLY OF THE DIFFICULT TECHNICAL SYSTEMS BY MEANS OF MODELS OF THE BAYES NETWORKS OF TRUST

Предлагается методика оценки риска структурно сложных технических систем, основывающаяся на математическом аппарате динамических байесовских сетей доверия. Проведено исследование разработанных моделей оценки риска функци...

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ СЛОЖНОГО ВОССТАНАВЛИВАЕМОГО ОБЪЕКТА БЕЗ УЧЕТА ЕГО СТРУКТУРЫ MATHEMATICAL MODEL OF TECHNICAL MAINTENANCE OF DIFFICULT REFURBISHABLE OBJECT WITHOUT ACCOUNT OF HIS STRUCTURE

В статье приведен анализ особенности технического обслуживания сложного восстанавливаемого объекта без учета его структуры и разработана соответствующая математическая модель. To the article the analysis of feature of te...

Download PDF file
  • EP ID EP196088
  • DOI -
  • Views 94
  • Downloads 0

How To Cite

В. В. Вычужанин, Н. Д. Рудниченко (2016). РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ НЕЙРОСЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА ОТКАЗОВ КОМПОНЕНТОВ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ DEVELOPMENT OF THE NEURAL NETWORK MODEL FOR PREDICTION FAILURE RISK’S OF THE COMPLEX TECHNICAL SYSTEMS COMPONENTS. Інформатика та математичні методи в моделюванні, 6(4), 333-338. https://europub.co.uk/articles/-A-196088