ТЕМІРЖОЛ ТРАНСПОРТЫН ФУНКЦИОНАЛДЫ БАҚЫЛАУ МЕН АНЫҚТАУДЫҢ АВТОМАТТАНДЫРЫЛҒАН ӨЗІН-ӨЗІ ОҚЫТУ ЖҮЙЕСІНІҢ ТҰЖЫРЫМДАМАЛЫҚ МОДЕЛІН ҚҰРУ

Аңдатпа

Барлық теміржол және жоғары технологиялық жүйелердің сенімді және ақаусыз жұмысын қамтамасыз ету — осы саланың ғылыми зерттеулеріндегі басым міндеттердің бірі. Зерттеудің мақсаты — теміржол көлігінің тораптары мен агрегаттарының функционалды күйін анықтайтын автоматтандырылған жүйенің (ADS) машиналық оқыту әдісін әзірлеу және жетілдіру. Міндеттері: ақаулар немесе аномалиялар классы бойынша белгілер сөздігін жасау; ADS оқыту матрицасының минималды өлшемін және белгілерді жүзеге асыруға рұқсат етілген ауытқуларды анықтау; OUFT бинарлық оқыту матрицасын әзірлеу және оның құрылымын оңтайландыру арқылы анықтау дәлдігін арттыру. NDC әдістері және машиналық оқыту алгоритмдері (K-means, DBSCAN, FDBSCAN) талданды, бинарлық матрицаларды құру және белгілерді кластерлеу жүзеге асырылды. Ұсынылған тәсіл ADS оқыту процесін оңтайландырады, есептеу күрделілігін төмендетеді және ақаулар мен аномалияларды анықтауда тиімділікті арттырады. Сондай-ақ, ақауларды анықтау белгілерін параллель оңтайландыру алгоритмдері ұсынылды. Дайындалған машиналық оқыту әдісі мен ADS құрылымы теміржол көлігінің компоненттерін диагностикалау үшін қателіксіз шешім қабылдау ережелерін жасауға мүмкіндік береді. Ұсынылған тәсіл шешім қабылдау жүйелері мен автоматтандырылған анықтау жүйелерінің дәлдігі мен сенімділігін арттырады.