The object of research, development or design (in Russian) : Разработка модели определения оценочного показателя эффективности обучения САД. Уточнить и дополнить методы машинного обучения системы автоматического детектирования (САД) функционального состояния узлов и агрегатов ЖДТ

The object of research, development or design (in Kazakh) : Автоматты анықтау жүйелерінің (ААЖ) өнімділікті бағалау көрсеткішін анықтау моделін әзірлеу. Теміржол компоненттері мен жинақтарының функционалдық күйін автоматты анықтау жүйесі (ААЖ) үшін машиналық оқыту әдістерін жетілдіру және кеңейту.

Aim of work (in Russian) : Цель проекта – повышение эффективности систем интеллектуального детектирования (распознавания) аномалий в работе и неисправностей систем, узлов и агрегатов (СУА) высокоскоростного железнодорожного транспорта. Эта проблема решается на основе применения идей и методов информационно-экстремальной интеллектуальной технологии, основанной на максимизации информационной способности системы поддержки принятия решений в процессе обучения системы автоматизированного детектирования СУА.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты - жоғары жылдамдықты теміржол жүйелеріндегі, компоненттеріндегі және жинақтарындағы (ЖТЖ) ауытқулар мен ақауларды анықтаудың интеллектуалды жүйелерінің тиімділігін арттыру. Бұл мәселе ААЖ автоматтандырылған анықтау жүйесін оқыту процесінде шешім қабылдауды қолдау жүйесінің ақпараттық сыйымдылығын барынша арттыруға негізделген ақпараттық-экстремалды интеллектуалды технология идеялары мен әдістерін қолдану арқылы шешіледі.

Методы исследования (на русском) : В процессе реализации и разработки проекта использованы общенаучные и специальные методы исследования: теория вероятности, математическая статистика, теория технического обслуживания, методы системного анализа, современные методы, технологии информационно-коммуникационных систем и реализация признаков неисправностей СУА.

Методы исследования (на казахском) : Жобаны іске асыру және әзірлеу процесінде жалпы ғылыми және арнайы зерттеу әдістері қолданылды: ықтималдық теориясы, математикалық статистика, техникалық қызмет көрсету теориясы, жүйелік талдау әдістері, заманауи әдістер, ақпараттық-коммуникациялық жүйелердің технологиялары және басқару жүйесінің ақаулық белгілерін енгізу.

Obtained results and novelty (in Russian) : В разработанной СППР и САД возможна гибкая процедура коррекции решающих правил без изменения всего алгоритма машинного обучения САД важных узлов ЖДТ. В ходе экспериментальной проверки показано, что предложенные уточнения к методу машинного обучения САД, позволяют создавать адаптивные механизмы самообучения САД узлов и агрегатов ЖДТ, в частности, перспективных в Казахстане систем высокоскоростного ЖДТ. Экспериментально подтверждена правильность выбора в качестве оценочного показателя эффективности обучения САД модифицированный критерий информационной результативности (ИКР). Данное условие основано на информационно-дистанционном критерии Кульбака – Лейблера и нормированной энтропийной мере Шеннона.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Әзірленген ШҚҚЖ және АДЖ-да ТЖК маңызды тораптарының АДЖ машиналық оқытудың барлық алгоритмін өзгертусіз шешуші ережелерді түзетудің икемді рәсімі мүмкін. Эксперименталды тексеру барысында АДЖ машиналық оқыту әдісіне ұсынылған нақтылаулар ТЖК тораптары мен агрегаттарын атап айтқанда, Қазақстандағы келешегі бар ЖЖТЖК жүйелерін АДЖ өзін-өзі оқытудың бейімделген тетіктерін құруға мүмкіндік беретіні көрсетілді. АДЖ оқыту тиімділігінің бағалау көрсеткіші ретінде ақпараттық нәтижеліліктің модификацияланған критериін (АНК) таңдаудың дұрыстығы тәжірибелік тұрғыда расталды. Аталған шарт Кульбак-Лейблердің ақпараттық-қашықтықтық критериіне және Шеннонның нормаланған энтропиялық шамасына негізделген.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : В качестве оценочного показателя эффективности обучения САД модифицированный критерий информационной результативности (ИКР), которые основан на информационно-дистанционном критерии Кульбака – Лейблера и нормированной энтропийной мере Шеннона. Функциональная схема САД с СППР, в которой, в отличие от существующих, применяется процедура нечеткой кластеризации реализаций признаков неисправностей СУА и коррекции решающих правил, что позволяет создавать и реализовывать программные модули для различных систем неразрушающего контроля СУА, а также, адаптивные механизмы самообучения и САД

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Куллбэк-Лейблер ақпараттық-қашықтық критерийіне және Шеннонның қалыпқа келтірілген энтропия өлшеміне негізделген өзгертілген ақпарат өнімділігі критерийі (IPC) CAD оқыту тиімділігін бағалау индикаторы ретінде пайдаланылады. DSS бар CAD функционалдық диаграммасы, қолданыстағы жүйелерден айырмашылығы, FCS ақаулық белгілерін енгізуді және шешім қабылдау ережесін түзетуді анық емес кластерлеу процедурасын пайдаланады, бұл әртүрлі бұзбайтын тестілеу жүйелеріне (NDT) арналған бағдарламалық модульдерді, сондай-ақ бейімделгіш өзін-өзі оқыту механизмдерін және ААЖ-ны жасауға және енгізуге мүмкіндік береді.

Level of implementation (in Russian) : не внедрено

Level of implementation (in Kazakh) : орындалмаған

Efficiency (in Russian) : экспериментально доказано, что предложенные уточнения к методу машинного обучения САД, позволяют создавать адаптивные механизмы самообучения САД узлов и агрегатов ЖДТ, в частности, перспективных в Казахстане систем высокоскоростного ЖДТ

Efficiency (in Kazakh) : АДЖ машиналық оқыту әдісіне ұсынылған нақтылаулар ТЖК тораптары мен агрегаттарын атап айтқанда, Қазақстандағы келешекті жоғары жылдамдықты ТЖК жүйелерін өздігінен оқытудың бейімделген тетіктерін құруға мүмкіндік беретіні эксперименталды дәлелденген

Field of application (in Russian) : Техническая диагностика (ТехД), в том числе с использованием таких методов как визуально-оптический, вибрационный, тепловой, акустический, вихтретоковый и др. НерК, становится неотъемлемой частью ТО ЖДТ. Как и при традиционных подходах к организации ТехД, применение НерК направлено на то, чтобы обеспечить безопасность, функциональную надёжность и эффективность работы как ПС в целом, так и отдельных узлов, и агрегатов. Поэтому разработка моделей и методов обеспечения состояния ПС СЖТ на основе кластеризации реализаций признаков неисправностей, высокоскоростного железнодорожного транспорта является актуальной задачей и целью данного проекта.

Field of application (in Kazakh) : Техникалық диагностика (ТД), оның ішінде визуалды-оптикалық, діріл, жылу, акустикалық, құйынды ток және басқа да әдістер теміржолға техникалық қызмет көрсетудің ажырамас бөлігіне айналуда. ТД-ға дәстүрлі тәсілдердегідей, ТД-ны пайдалану қосалқы станцияның тұтастай алғанда және оның жеке компоненттері мен жинақтарының қауіпсіздігін, функционалдық сенімділігін және пайдалану тиімділігін қамтамасыз етуге бағытталған. Сондықтан, ақаулық үлгілерін кластерлеуге негізделген теміржол көлігі жүйесінің қосалқы станциясының жағдайын сақтаудың модельдері мен әдістерін әзірлеу осы жобаның өзекті мақсаты мен міндеті болып табылады.