УДК 519.226.3; 004.032.26; 004.93’1
DOI: 10.36871/2618-9976.2021.08.003
Авторы
Кожомбердиева Г.И.
Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Россия
Бураков Д.П.
Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Россия
Аннотация
В статье обсуждаются возможности применения нейронных сетей, построенных из нейронов с функцией активации на основе формулы Байеса, для интеллектуальной обработки результатов измерений. В авторской байесовской модели нейрона весовой вектор используется как эталонный образ, входные сигналы нейрона интерпретируются как свидетельства в пользу двух альтернативных гипотез: соответствия и несоответствия условию активации нейрона, а выходной сигнал нейрона формируется на основе рассчитанного по формуле Байеса апостериорного распределения вероятностей гипотез. Показана способность распознавания байесовским нейроном нечетких графических образов, покрытых растровой сеткой. Приводится иллюстративный пример обработки результатов измерения температуры поверхности механизма с целью обнаружения потенциальных неисправностей в местах перегрева.
Ключевые слова
интеллектуальная обработка измерений
нейронная сеть
формула Байеса
апостериорное распределение вероятностей
функция активации
байесовская модель нейрона
распознавание образов
