ТЕМІРЖОЛДАҒЫ ТӨТЕНШЕ ЖАҒДАЙЛАРДЫ БАСҚАРУ ҮШІН САРАПШЫ БІЛІМДЕРІНЕ НЕГІЗДЕЛГЕН НЕЙРОЖЕЛІДІ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІ МЕН АЛГОРИТМДЕРІ

Аңдатпа

Қазіргі кезеңде басқару процестерінің күрделенуі мен цифрландырудың дамуы әлсіз формалданатын пәндік салаларда тиімді жұмыс істей алатын интеллектуалдық шешім қабылдауды қолдау жүйелеріне деген қажеттілікті арттыруда. Мұндай салаларда деректердің жеткіліксіздігі, белгісіздіктің жоғары деңгейі және сарапшының кәсіби тәжірибесінің шешуші рөлі байқалады. Осы жағдайларда жасанды нейрондық желілерді оқытудың дәстүрлі әдістері шектеулі мүмкіндіктерге ие болып, сараптамалық білімге негізделген жаңа тәсілдерді әзірлеуді талап етеді. Зерттеудің мақсаты — статистикалық бақылаулардың жеткіліксіздігі жағдайында сарапшы білімін пайдалана отырып, жасанды нейрондық желіні оқыту әдісін әзірлеу. Аталған мақсатқа жету үшін ИНС оқытудың қолданыстағы тәсілдеріне талдау жүргізілді, «ынталандыру–реакция» түріндегі оқыту жұптарын қалыптастыру алгоритмдері, деректерді өңдеу және визуалды бейнелерді қолдану арқылы нейрондық желіні оқыту әдістері әзірленді. Зерттеу нәтижелері ретінде сарапшының визуалды түрде ұсынылған жағдайларды жіктеуіне негізделген ИНС оқытудың жаңа әдісі ұсынылды. Ұсынылған тәсіл нейрондық желіде сарапшының формалданатын және формалданбайтын (санадан тыс) білімдерін жинақтауға мүмкіндік беретіні көрсетілді. Қорытындыда зерттеу гипотезасының дұрыстығы дәлелденіп, алынған нәтижелердің интеллектуалдық шешім қабылдауды қолдау жүйелерінде практикалық қолдану мүмкіндіктері мен одан әрі зерттеу бағыттары айқындалды.