Запропоновано удосконалену модель навчання карти самоорганізації на базі попередньої ініціалізації центрів кластерів, що дає змогу використання обмежених масивів апріорних даних для реалізації етапу навчання нейронної мережі. Розроблено метод та алгоритм еволюційного навчання карт самоорганізації, що забезпечує можливість додавання нових, апріорно невідомих на початковому етапі навчання, класів діагностичної структури. Описано програмні засоби для самоадаптації нейронної мережі за умов апріорно невизначених класів. Створено прикладні програмні засоби для автоматичного розпізнання режимів експлуатації елементів головного обладнання АЕС за спекторальними параметрами діагностичних сигналів.

  Завантажити