Адаптивний нейромережевий комплекс для автоматичної діагностики стохастичних динамічних об’єктів атомної електростанції

Abstract

Запропоновано підхід до навчання та автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури на основі топології Кохонена в умовах апріорної невизначеності множини класів, що підлягають розпізнаванню. Цей підхід реалізовано на основі визначення моменту розладки випадкового часового ряду, із використанням авторегресійної моделі.In this work the approach for training and automated adaptation of diagnostic neuro-networking structure on the basis of Kohonen’s topology in conditions of a priori uncertainty of many classes to be recognized is proposed. This approach is implemented on the basis of determination of the moment of disorder of random time series using the autoregressive model.