• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Ромащенко, Михаил Александрович. Использование искусственных нейронных сетей для оценки воздействия электромагнитных помех = Use of artificial neural networks to assess the impact of electromagnetic interference / М. А. Ромащенко, Д. В. Васильченко, С. Ю. Белецкая. - Текст : непосредственный // Радиотехника = Radioengineering/Radiotekhnika : международный научно-технический журнал. - 2023. - Т 87, N 8. - С. 21-27. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 0033-8486.
    (Шифр в БД Р75/2023/87/8)
    ГРНТИ УДК
    44.29.29621.311:004.8
    28.23.37004.032.26
    РУБ ИИ
    04.01
    07.99

    Рубрики:
    Искусственный интеллект -- Применение в электроэнергетике
    Нейронные сети -- Применение

    Кл.слова (ненормированные): большие массивы данных -- машинное обучение -- искусственный интеллект -- обработка результатов эксперимента -- электромагнитная совместимость -- электромагнитные помехи
    Аннотация: При тестировании функционирования электронных средств при воздействии на него электромагнитных помех (ЭМП) необходимо обрабатывать большие массивы данных, которые включают в себя информацию о выходных параметрах устройства при воздействии ЭМП и характеристики воздействующих ЭМП, влияющие на оценку качества электромагнитной совместимости (ЭМС). Поскольку большая часть современных устройств работает на высоких и сверхвысоких частотах, объем поступающих от них данных может составлять десятки гигабайт. Аналитически обработать такие огромные массивы данных достаточно трудно, а в некоторых случаях - невозможно. Альтернативным вариантом обработки подобных массивов является применение систем на базе искусственного интеллекта (ИИ) и искусственных нейронных сетей (ИНС) различной конфигурации. Цель статьи - предложить метод повышения эффективности анализа функционирования электронных устройств в условиях воздействия на него электромагнитных помех с помощью систем на базе искусственных нейронных сетей. Представлен метод обработки экспериментальных данных при проведении тестирования электронных устройств на воздействие ЭМП с использованием ИНС. Показано, что данный подход позволяет спроектировать устройство, не требуя при этом большого объема исходных данных для прогнозирования результата. Разработана методика сбора данных и приведен пример обучения ИНС на основании расчетных характеристик промоделированного объекта. Получены результаты, которые показали, что при использовании систем ИИ для предсказания конечного результата влияния того или иного фактора на электронное средство необходимо затрачивать минимальное количество данных (сходимость ошибки достигается на 5% от всего используемого набора данных). Практическая значимость. Использование представленного подхода на основе ИНС повышает эффективность работы программно-аппаратного комплекса оценки влияния ЭМП на электронные средства, что позволяет более точно спрогнозировать поведение устройства при работе в реальных условиях эксплуатации, а также помогает разработчику определить потенциально проблемные места в конструкции электронного средства.
    Доп. точки доступа:
    Васильченко, Дмитрий Владимирович
    Белецкая, Светлана Юрьевна

    Экз-ры полностью Р75/2023/87/8
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ПНТ (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ПНТ (1), ХРЦ (1)



    Заказ фрагмента документа ₽