Рассматриваются принципы построения искусственных нейронных сетей для системы контроля качества работы судового оборудования, связанного с зашитой окружающей среды. Концентрация вредных веществ в отработанных газах и льяльных водах зависит от множества факторов, связанных как с состоянием оборудования, так и от внешних условий. Аналитически описать эту зависимость чрезвычайно сложно, поэтому для мониторинга состояния оборудования предлагается использовать искусственные нейронные сети. В работе описываются способы создания нейронной сети типа самоорганизующейся карты признаков и методы ее обучения.
защита окружающей среды, мониторинг, искусственная нейронная сеть, обучение нейронной сети, векторное квантование
1. Зиненко H.H. Методика контроля состава отработанных газов судовых малооборотных двигателей в эксплуатации / H.H. Зиненко, Н.И. Николаев, В.Е. Панамарев // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. -2015. -№ 3 (31). - С. 108-116.
2. Круглов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / В.В. Круглов, В.В.Борисов,- М.: Горячая линия-Телеком, 2002 - 382 с.
3. Кохонен Т. Самоорганизующиеся карты,- М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008,- 655 с.
4. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации- М.: Финансы и статистика, 2002,- 343 с.
5. Tynde Y., Buzo A., Gray R. An algorithm for vector quantizer desingn // IEEE Trans. Comm., 1980,- Vol. 28,-Pp. 84-95.
6. Studenikin D.E. Estimation of vessel's movement with the aid of fuzzy logic based hierarchy systems (in english) [текст] / D.E. Studenikin, E.V. Khekert, M.A. Modina // Морские интеллектуальные технологии. -2018,-T. E- № 1 (39).-С. 205-208.
7. Каракаев А.Б., Луканин A.B., Хекерт Е.В. Разработка методологии, методов и моделей анализа влияния различных вариантов построения структуры и режимов поддержания и восстановления работоспособности судовых электроэнергетических систем (часть 1) // Эксплуатация морского транспорта,- 2016,- № 3(80).- С.54-60.
