ЖОҒАРЫ ЖЫЛДАМДЫ ПОЙЫЗ КӨЛІК ХАБТАРЫНЫҢ ЖАҒДАЙЫН ӨЗ-ӨЗІН ОҚЫТУ АВТОМАТТЫ ТАНУ ЖҮЙЕЛЕРІНІҢ ӘДІСТЕРІ МЕН МОДЕЛДЕРІ

Аңдатпа

Мақалада сәтсіздік белгілерін кластерлеу негізінде жоғары жылдамдықты теміржол көлігі тораптары мен агрегаттарының (HSRT) өзін-өзі оқытатын автоматтандырылған анықтау жүйелерінің (SADS) әдістері мен модельдерін одан әрі дамытуға бағытталған зерттеу нәтижелері келтірілген. HSRT тораптары мен агрегаттарының sads-моделі және оны оқыту әдісі әзірленді, онда сәтсіздік белгілерін іске асырудың бұлыңғыр кластерлеу процедурасы қолданылады. Сондай-ақ, HSRT тораптары мен агрегаттарын анықтаудың автоматтандырылған жүйелері үшін адаптивті өзін-өзі оқыту механизмдерін құруға мүмкіндік беретін шешім қабылдау ережелерін түзету процедурасы қарастырылған. Sads оқыту тиімділігін бағалау көрсеткіші ретінде өзгертілген функционалдық тиімділік ақпараттық шартын (ICFE) пайдалану ұсынылады. Бұл шарт Құлбақ-жапсырманың ақпараттық қашықтық критерийлеріне негізделген. Сәтсіздікті тану процедурасын жүзеге асыру кезінде HSRT түйіндері мен агрегаттарының сәтсіздік белгілерін кластерлерге енгізуді кеңістіктік бөлшектеу әдісі қарастырылады. Sads бастапқы дайындық әдісі де қарастырылады. Бұл әдіс icfe жаһандық максимумын табудың итеративті процедурасы болып табылады. Жүздеген hsrt істен шығу белгілері жүйелерінің анық емес кластерлеу алгоритмдері бар модельдерді анықтау үшін ұқсас автоматтандырылған кешендерде пайдалануға негізделген HSRT жылжымалы құрамының түйіндері мен агрегаттарын анықтау нәтижелерін кешенді бағалау шешімдерінің перспективалары негізделген.