УДК 621.438, 004.855 ББК З363.3, 32.813, 22.18

Новикова С. В.

Кремлева Э. Ш.

В статье представлен способ повышения робастности нейросетевой модели мониторинга газотурбинного двигателя при стендовых испытаниях за счет уменьшения количества малозначащих связей нейронной сети (нейросетевой редукции). Способ основан на преобразовании задачи обучения нейросети к задаче многокритериальной оптимизации, включающей в себя критерий минимизации ошибки и критерий минимизации абсолютных значений весовых связей нейросети. Последнее требование приводит к выделению малозначащих связей, которые могут быть удалены без потери точности. В результате, способность модели к обобщению значительно возрастает, увеличивается робастность, уменьшается ошибка расчета мониторируемых параметров.

Ключевые слова: робастность модели, нейронные сети, стендовые испытания, мониторинг ГТД, редукция нейронной сети.

Скачать 219,4 kB