«Программа синтеза данных и предобучения нейросети для цели мониторинга и диагностики буксовых узлов железнодорожных вагонов»
алгоритмы нечеткого и стохастического моделирования мониторинг и диагностика буксовых узлов вагонов предобучение нейросети нейросетевые технологии классификации состояний синтез данных
Программа синтеза данных и предобучения нейросети разработана в рамках создания программного комплекса ABITechDiagnostics, предназначенного для мониторинга и диагностики буксовых узлов железнодорожных вагонов. Программа может быть использована для совершенствования интеллектуальных систем мониторинга и диагностики элементов транспортной инфраструктуры с использованием нейросетевых технологий. Синтез данных осуществляется с использованием экспертных знаний, нечеткого и стохастического моделирования. Реализованы алгоритмы, которые могут служить основой оригинальной технологии подготовки данных с учетом применения инструментов искусственного интеллекта. Функциональные возможности программы позволяют проводить компьютерные эксперименты, направленные на стохастическое моделирование данных температурных признаков и на последующую генерацию исходных данных для решения задач классификации в диагностике состояния буксовых узлов грузовых железнодорожных вагонов. Программная реализация генерации данных на основе нечеткого моделирования создает синтетические датасеты для последующей обработки нейросетевыми алгоритмами. При построении базы правил использован набор основных температурных признаков, применяемых на практике. Предобучение нейросети на синтетических датасетах производится методом обратного распространения ошибки с применением кроссвалидации. Программа разработана с учетом адаптации и использования возможностей отечественной аппаратно-программной платформы Эльбрус 801-РС.
Программа может быть использована для совершенствования интеллектуальных систем мониторинга и диагностики элементов транспортной инфраструктуры с использованием нейросетевых технологий.    Функциональные возможности программы позволяют проводить компьютерные эксперименты, направленные на стохастическое моделирование данных температурных признаков и на последующую генерацию исходных данных для решения задач классификации в диагностике состояния буксовых узлов грузовых вагонов. Программа может найти применение  в качестве такого элемента цифрового двойника буксового узла, который позволяет в режиме реального времени оценивать техническое состояние с учетом использования нейронной сети, предобучаемой на синтетических датасетах. Подход, реализованный в программе, применим для генерации синтетических датасетов в различных областях исследования, в случаях невозможности получения выборки реальных данных достаточного объема по исследуемому параметру (при наличии экспертных данных).
28.23.29
Программная реализация интеллектуальных систем
27.43.51
Применение теоретико-вероятностных и статистических методов
27.43.15
Теория вероятностей и случайные процессы
28.23.37
Нейронные сети
27.43.17
Математическая статистика
Вера
Максимова
Валентиновна
"Отсутствует"
"Отсутствует"
РОССИЯ
Ирина
Макаренкова
Вячеславовна
"Отсутствует"
"Отсутствует"
РОССИЯ
Алексей
Петров
Алексеевич
"Кандидат технических наук"
"Доцент"
РОССИЯ
Ольга
Дружинина
Валентиновна
"Доктор физико-математических наук"
"Профессор"
"S-8167-2016"
"7004049100"
"314945"
"http://www.mathnet.ru/rus/person12239"
"0000-0002-9242-9730"
РОССИЯ
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
1187746579690
Петр
Мордовской
Григорьевич
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные казенные учреждения
ФИЦ ИУ РАН
Федеральное государственное  учреждение "Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук"
1027739314030
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения