Архив рубрики: Интеллектуальные системы

Разработка нейросетевых моделей диагностирования систем управления турбоагрегатом

В статье предложена иерархическая модель процесса нейросетевого диагностирования систем управления турбоагрегатами. Выделены два уровня обработки данных, которые последовательно оценивают степени принадлежности симптомов к каждой из потенциальных неисправностей и ставят диагноз техническому состоянию. Для ускорения обучения нейронной сети предложен метод многоэтапного тренинга. На примере системы управления газовой турбиной анализируется эффективность предложенной архитектуры интеллектуального диагностического аппарата с сетью прямого распространения и LSTM-сетью.

Доклад представлен на международной научной конференции «IEEE Northwest Russia Conference On Mathematical Methods In Engineering And Technology: ММEТ NW 2018»

Читать далее

Интеллектуализация систем отказоустойчивого управления

Требования к надежности технических систем различного назначения предъявляются с целью обеспечения безопасности или минимизации экономических рисков (потерь, связанных с отказом системы). Обеспечение отказоустойчивости за счет аппаратного резервирования часто неприемлемо или нецелесообразно по экономическим причинам или ограничения массы и габаритов. Альтернативой являются отказоустойчивые системы управления с алгоритмическим резервированием, которые при выявлении неисправности переключаются на специализированный алгоритм. Второй подход (так называемые толерантные системы управления [1]) позволяет сохранить важнейшие характеристики системы при допустимом ухудшении второстепенных.

Читать далее

Основы LSTM нейронных сетей

Рекуррентные нейронные сети

Человек не начинает каждый момент свое мышление с нуля. В то время, как вы читаете эту статью, вы воспринимаете каждое слово, основываясь на понимании значения предыдущих слов. Вы не забываете все и не начинаете анализировать каждое слово в отдельности. В целом, все ваши мысли имеют последствия (откладываются в памяти).

Читать далее

Экран приветствия утилиты ntstool

Нейронные сети в MatLab

В этой статье мы рассмотрим возможности использования одного из основных инструментов MatLab для проектирования и обучения нейронных сетей Neural Time Series (ntstool) как с помощью GUI, так и с помощью программного кода (а также коснемся расширения возможностей проектирования с помощью программного кода)

Читать далее

Нейронная сеть прямого распространения в CNTK

Задачей этого руководства является знакомство с методами быстрого проектирования нейронных сетей CNTK для решения задачи классификации. Вы можете пропустить Введение, если вы уже разобрались с руководством по бинарной классификации или аналогичными руководствами по машинному обучению.

Читать далее

Линейный бинарный классификатор в CNTK

Это пособие направлено на новичков в машинном обучении, решивших начать свой путь с CNTK. После изучения материала, вы сможете обучать простые, однако достаточно мощные модели машинного обучения, используемые в науке и промышленности в самых разнообразных задачах. Модель обучается на массиве данных наиболее быстрым способом, основываясь на доступных вам вычислительных мощностях (один или нескольлко CPU, GPU или кластер из CPU или GPU), прозрачно основываясь на возможностях библиотеки CNTK.

Процесс установки библиотеки CNTK подробно описан в статье Установка Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) для Windows

Читать далее

Установка Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) для Windows

Рассмотрим установку Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) на основе дистрибутива, подготовленного разработчиками. Он предназначено для установки на один ПК . Microsoft Cognitive Toolkit проверен на Windows, 8.1, Windows 10 и Windows Server 2012 R2.

Читать далее