Рупіч С. С. Багатокласове розпізнавання стану складного просторового об’єкта нейромережевим класифікатором

Дисертація присвячена проведенню багатокласового розпізнавання стану складного просторового об’єкта шляхом вдосконалення та впровадження підсистеми прийняття рішення в систему функціональної діагностики на основі розробки нейромережевого класифікатора. Розроблено інформаційні моделі процесів формування навчальних та тестових множин вхідних векторів діагностичних ознак для багатокласового розпізнавання з метою локалізації одиничного та багатоосередкового пошкодження, моніторингу розвитку пошкоджень і моніторингу деградації конструкції. Розроблено програмне забезпечення для визначених діагностичних завдань. Розроблено узагальнену структуру багатокласового розпізнавання. Досліджено ефективність розробленого нейромережевого класифікатора для забезпечення багатокласового розпізнавання, та проведено розпізнавання технічного стану комп’ютерної та фізичної моделей резервуару. Встановлено впливи параметрів нейронної мережі та характеристик діагностичних векторів на вірогідність багатокласового розпізнавання стану об’єкта для діагностичних завдань. Ключові слова: складний просторовий об’єкт, резервуар зі зварними з’єднаннями, багатоосередкове пошкодження, моніторинг технічного стану, багатокласове розпізнавання, нейромережевий класифікатор стану, імовірнісна нейронна мережа, вектор діагностичних ознак, ефективність класифікації.