Toshkent аxborot texnologiyalаri universiteti fаrgʼonа filiаli kompyuter injineringi fakulteti “kompyuter injiniringi” yo’nalishi

TOSHKENT АXBOROT TEXNOLOGIYALАRI UNIVERSITETI


FАRGʼONА FILIАLI

KOMPYUTER INJINERINGI FAKULTETI

“KOMPYUTER INJINIRINGI” YO’NALISHI

613-20 GURUH TALABASI


MO’MINOVA ZILOLANING
Ma'lumotlarning intellektual tahlili fanidan

MUSTAQIL ISHI
Bajardi: Mo’minova.Z


Tekshirdi: Sotvoldiyeva.D

NEYRON TARMOQLARDAN FOYDALANGAN
DIAGNOSTIKASI.
REJA:

Neyron tarmoqlardan foydalangan xolda korxonalarning iqtisodiy holati diagnostikasi

1. 
   NEYRAL TARMOQLAR YORDAMIDA SIYOSIY HOQIQALARNI PROGNOZ BERISH.
   

2. 
   INSONNING BIZNESGA QOBILIYATINI ANIQLASH.
   

3. 
   INSONNING ILMIY FAOLIYATGA QOBILIYTINI NEYR
   

TARMOQLARI YODAMI BILAN ANIQLASH.

Sanoat robotlari va texnologik jarayonlarni boshqarish uchun neyron tarmoqlarning turli xil qo'llanilishiga to'xtalmasdan, biz murakkab texnik qurilmalardagi nosozliklarni diagnostika qilishning muhim texnik muammosini ko'rib chiqamiz. Bu muammo yuqorida muhokama qilingan inson salomatligini tashxislash muammosidan ko'ra oddiyroq ekanligiga ishoniladi.

Haqiqatan ham, agar diagnostika tizimi tabiat qonunlari - fizika, kimyo, biologiya va boshqalarga asoslangan an'anaviy matematik modellashtirish usullaridan foydalangan holda qurilgan bo'lsa, unda bu bayonot haqiqatdir. Gap shundaki, texnik qurilma uchun qanchalik murakkab bo'lmasin, har qanday o'zboshimchalik bilan kichik tugunning funktsional maqsadi har doim ma'lum bo'lib, uni odam haqida aytib bo'lmaydi. Tabiiyki, bu holat an'anaviy usullar bilan odamning adekvat matematik modellarini qurishni qiyinlashtiradigan jiddiy to'siqdir. Neyron tarmoqning o'zi o'qitish misollaridan kerakli bilimlarni oladi, o'zi noma'lum qonunlarni o'rnatadi va o'rganilayotgan ob'ekt elementlari orasidagi funktsional munosabatlarni ochib beradi. Shu sababli, neyron tarmoqlarini modellashtirishda inson kasalliklari diagnostikasi va texnik qurilmaning noto'g'ri ishlashi diagnostikasi o'rtasida tub farq yo'q.
Yuqorida muhokama qilingan tibbiy diagnostika muammolarini hal qilishda neyron tarmoq yondashuvi murakkab texnik qurilmalarning nosozliklarini tashxislash muammosini hal qilishda deyarli o'zgarishlarsiz qo'llanilishi mumkin. Biz buni samolyot dvigatelidagi nosozliklarni bartaraf etish misolida ko'rsatamiz.
Ushbu muammo bilan shug'ullanadigan mutaxassislar parvozlar paytida samolyot dvigatellarining parametrlarini o'lchaydigan sensorlarni o'rnatadilar. Parvoz monitoringi ma'lumotlar faylida odatda parvoz raqami, parvoz sanasi, dvigatelning umumiy soati, dvigatelga kirish havo harorati va bosimi, turbinaning gaz harorati va bosimi, pichoq harorati, moy blokining moy darajasi va harorati va boshqalar kabi parametrlar mavjud. Parvoz parametrlari soni yuzlab yoki undan ko'pga yetishi mumkin, bu, aytmoqchi, bemorning kasalligiga tibbiy tashxis qo'yishda uning parametrlari soniga mos keladi.

Muayyan miqdordagi parvozlardan so'ng (odatda mingga yaqin) dvigatel samolyotdan chiqariladi va dastgohni demontaj qilish (5.2-rasm) amalga oshiriladi, bunda uning kamchiliklari aniqlanadi va yo'q qilinadi. Samolyot dvigatellarining xarakterli nuqsonlari quyidagilardir: ko'krak qafasidagi yorilish, niklar, deflektorning buzilishi, podshipniklarning buzilishi, moyda chiplarning mavjudligi (jami 30 ga yaqin nuqsonlar).

Diagnostika bo'yicha muhandisning vazifasi - monitoring ma'lumotlaridan foydalangan holda, dvigatelni profilaktik demontaj qilishdan oldin nuqsonlarni aniqlash. An'anaga ko'ra, bu muammo fizik qonunlarga asoslangan usullar yordamida hal qilinadi: har bir nuqson dvigatelning ma'lum parvoz parametrlarining ma'lum og'ishlarini keltirib chiqaradi, shuning uchun ularning o'zgarishi xarakterini tahlil qilib, ushbu o'zgarishlarni keltirib chiqaradigan nuqsonlarning paydo bo'lishi haqida taxmin qilish mumkin. Ko'rinib turibdiki, ma'lumotlarning katta miqdori va nuqsonlar va o'lchangan parametrlar o'rtasidagi mavjud munosabatlarning murakkabligi tufayli parvoz monitoringi ma'lumotlarini tahlil qilish va samolyot dvigatellaridagi nuqsonlarni aniqlash vazifasi ahamiyatsiz emas va ba'zida ishonchsiz va ishonchli tarzda hal qilinadi. sifatsiz. Natijada, bu dvigatelni asossiz ravishda erta ta'mirlashga yuborishga yoki fojiali oqibatlarga olib keladi.
Keling, neyron tarmoqlarni modellashtirish yordamida ushbu muammoni qanday hal qilish mumkinligini ko'rib chiqaylik. Avvalo shuni ta'kidlaymizki, X perseptronining kirish vektorida qiymatlari aniqlangan nuqsonlar ta'sir qiladigan parvozni kuzatishning barcha parametrlari uchun joylar ko'rsatilishi kerak. Samolyot dvigatelining mumkin bo'lgan nuqsonlari D chiqish vektorida bir xil nol va birliklar yordamida kodlanishi mumkin. Dq kerakli chiqishlarining vektorlari dvigatel dastgohini demontaj qilish natijalari asosida tuzilgan. Tibbiy diagnostikadan farqli o'laroq, bu erda diagnostikaning ko'p balli shkalasini kiritishning hojati yo'q, chunki o'quv misollari to'plamidagi barcha tashxislar 100% aniqlikka ega, ya'ni vaziyat patolog tomonidan tashxis qo'yilgan holatga o'xshaydi. bemorning jasadini o'likxonada otopsi paytida kasallik.
Bundan tashqari, yangi yoki ta'mirlangan samolyotning birinchi parvozlarida uning dvigateli to'liq ishlaydi va hech qanday nuqson yo'q, deb taxmin qilish o'rinlidir, oxirgi parvozlar paytida dvigatelda uni qismlarga ajratish paytida aniqlangan kamchiliklar mavjud edi. . Shuning uchun parvozlarni kuzatish parametrlarining barcha to'plamidan birinchi va oxirgi samolyot parvozlarining parametrlari neyron tarmoqni o'qitish uchun ahamiyatga ega. Shunday qilib, demontaj qilingan har bir dvigatel uchun Xq va Dq juft o'quv vektorlari hosil bo'ladi.

Guruch. bitta.Samolyot dvigatelini diagnostika qilish uchun neyron tarmoq tizimining sxematik diagrammasi

Agar o'quv misollari soni etarli bo'lsa, u holda to'g'ri ishlab chiqilgan ko'p qatlamli perseptron (5.3-rasm) samolyot dvigatellaridagi nosozliklarni, shu jumladan o'quv majmuasida qatnashmaganlarni ishonchli tashxislashni o'rganadi. Va agar samolyot bort kompyuteri bunday perseptron bilan jihozlangan bo'lsa, u real vaqt rejimida dvigatel nuqsoni paydo bo'lishi haqida xabar beradi, ya'ni kirish parametrlari vektorining mos keladigan konfiguratsiyasi bilanoq - o'lchov davomida olingan o'lchovlar natijalari. samolyotning parvozi - shakllanadi. Tabiiyki, kokpitga kirishdan oldin perseptron signallari yaratilgan sharoitlarda ekipajning tegishli harakatlari bo'yicha ko'rsatmalar ishlab chiqaradigan kompyuter tomonidan qayta ishlanishi kerak.
Neyron tarmoq diagnostikasi usulining aniq bilimga asoslangan an'anaviy diagnostika usullaridan yana bir afzalligini ta'kidlaymiz. Buni samolyot dvigatelining diagnostika tizimini yaratish loyihasini amalga oshirish jarayonida bir marta sodir bo'lgan holat misolidan foydalangan holda amalga oshirish yaxshiroqdir [30].
Avvalo, shuni ta'kidlaymizki, texnik qurilmalarni diagnostika qilishning an'anaviy usullari bilan shug'ullanadigan mutaxassislar odatda o'lchangan parvoz parametrlarining qiymatlari va dvigatelning ma'lum nuqsonlari paydo bo'lishi o'rtasidagi imkon qadar ko'proq munosabatlarni hisobga olishga harakat qilishadi. Murakkab texnik qurilmalarda bunday munosabatlar soni shunchalik ko'pki, matematik modellashtirishning an'anaviy usullaridan foydalangan holda modellashtirilayotgan qurilmaga mutlaqo mos keladigan to'liq matematik modelni qurish deyarli mumkin emas. Bundan tashqari, murakkab texnik qurilmalarda mutaxassislar bilmagan o'zaro aloqalar ham mavjud. Shunday qilib, dvigatel qurilishida "moydagi chiplar" deb ataladigan nuqson ma'lum - ishqalanish qismlari ishlaganda, ba'zida moy idishiga tushadigan mayda chiplar hosil bo'ladi. Mutaxassislar bilishadi ushbu nuqsonning paydo bo'lishi sensorlar tomonidan o'lchanadigan dvigatelning hech qanday parametrlariga ta'sir qilmasligi, buning natijasida ushbu nuqsonni aniqlashga qodir an'anaviy usullar mavjud emas. Binobarin, ushbu dvigatel parametrlari oziqlanadigan neyron tarmog'i, asosan, "moydagi chiplar" tashxisini qo'ymasligi kerak. Ammo, [30] da qayd etilganidek, neyron tarmoq bu tashxisni qo'ydi va bu to'g'ri bo'lib chiqdi!
Neyron tarmoq anʼanaviy mantiq nuqtai nazaridan yetarli boʻlmagan maʼlumotlardan foydalangan holda toʻgʻri qaror qabul qiladi, degan taassurot paydo boʻldi. Hayotda miyaning bu xususiyati odatda "sezgi" yoki "oltinchi his" deb ataladi. Shu munosabat bilan [63] da miyaning “qiyofasi va o‘xshashligi”da yaratilgan neyron tarmoq insonning ushbu ajoyib xususiyatini undan meros qilib olishi taklif qilingan edi.Ammo mutaxassislar bilan muhokama va muhokamalardan so‘ng paradoks tushuntirildi. ko'rinishidan, dvigatelning har bir individual parametriga sezilarli ta'sir ko'rsatmasdan, chiplarning paydo bo'lishi hali ham kirish vektorining umumiy konfiguratsiyasiga ta'sir qiladi, bu esa neyron tarmog'ining tegishli reaktsiyasini keltirib chiqaradi.
Keyinchalik, biz neyron tarmoqlar qanday qilib to'g'ri tashxis qo'yishini va keyin an'anaviy mantiq doirasida tushuntirish qiyin bo'lgan bashoratlarni e'lon qilishini bir necha bor kuzatdik va "sezgi" va "neyron tarmoqlarning oltinchi ma'nosi" atamalari kiritilgan. va kitobida ko'rsatilgan [63], ko'plab mualliflar tomonidan qo'llanila boshlandi.