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.