Розпізнавання форм вимірювальних сигналів за допомогою нейронної мережі
Автор: Коркушко Олександр Юрійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційно-вимірювальні технології у робототехніці
Інститут: Інститут комп'ютерних технологій, автоматики та метрології
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2022-2023 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Український уряд щорічно виділяє значну частину державного бюджету на побудову та утримання дорожньої інфраструктури. Для збереження стану дорожнього покриття розмір і вага вантажівки регулюються законом. Тому для нагляду за дотриманням встановлених норм та обмежень можуть бути використані системи зважування у русі. Також вони можуть використовуватися і для збору даних про фактичні характеристики вантажівок, які рухаються по даній дорозі, такі як маса та конфігурація. Це в свою чергу може бути використано при проектуванні, технічному обслуговуванні та ремонті доріг. Однак сучасні системи зважування в русі можна значно поліпшити використанням удосконалених нейромереж, що дозволить на основі отриманих від системи даних отримувати більший спектр інформації та значно підвищити її точність. У даній магістерській кваліфікаційній роботі створено систему розпізнавання образів вимірювальних сигналів за допомогою нейронної мережі, розроблено моделі вимірювальних сигналів для навчання нейронної мережі, проведено дослідження та оптимізацію за критерієм мінімальної помилки розпізнавання. Також досліджується непевність результатів розпізнавання вимірювального сигналу. Проведено аналіз сучасних систем зважування в русі - WIM (Weight-in-Motion). Проведено дослідження: - залежності похибки розпізнавання вимірювальних сигналів нейронною мережею від рівня завади, що надходить з сигналом; - залежності похибки розпізнавання вимірювальних сигналів від кількості внутрішніх шарів нейронної мережі; - залежності похибки розпізнавання вимірювальних сигналів від кількості навчальних пар для навчання нейронної мережі. Результати дослідження представленні у вигляді таблиць та графіків. Дослідження похибок проводилось в програмному середовищі Matlab.