Модель отрицательного отбора с маскированием детекторов для решения задач диагностирования с вещественным представлением признаков

Abstract

Решена актуальная задача автоматизации диагностирования объектов и систем, описанных вещественными признаками. Получил дальнейшее развитие метод обучения модели отрицательного отбора с маскированием, который модифицирован для работы с вещественным представлением детекторов. Решена задача неразрушающего диагностирования лопаток газотурбинных авиадвигателей. Библиогр.: 10 назв.

The topical problem of automated diagnostics for objects and systems described with realvalued features had been solved. The training method for the negative selection model with masked detector has been developed. It was modified for handling real-valued features. The problem of turboshaft airplane engine non-destructive diagnostics has been done using the suggested model.. Refs: 10 titles.