В рамках данного направления разрабатываются следующие методы:
- Методы построения нейросетей прямого распространения для встроенных систем
Во многих встроенных системах вычислительные ресурсы ограничены. Для таких систем требуется строить нейросети минимальной сложности, которые могут обеспечить решение задачи с допустимой ошибкой. - Методы «раздельного обучения» нейросетей прямого распространения для работы с большими базами данных
Разработка методов «раздельного» обучения нейросетей (классификаторов) актуальна для работы с большими закрытыми базами данных. Базы однородны по хранимой информации, но информация между ними передаваться не может. Обмен возможен только метаданными (коэффициенты и структура нейросети, градиенты и т.п.). Требуется, что бы точность «раздельно обученной» нейросети была такой же, как и при обучении на одной объединенной базе данных. При разработке методов обучения нейросетей большое внимание уделяется уменьшению времени обучения. - Аксиоматический подход
В данном подходе информация о системе доступна в виде набора временных рядов, получаемых с датчиков системы. Каждому предаварийному режиму работы соответствует «эталонная» траектория в фазовом пространстве показаний датчиков. Наблюдаемые траектории предаварийных режимов работы могут быть зашумленными и искаженными по времени и амплитуде по сравнению с «эталонными траекториями». Распознаватель нацелен на поиск именно таких искажённых траекторий. В основе разработанного метода лежит разметка временного ряда аксиомами, т.е. условиями, накладываемыми на одну или несколько точек ряда. При этом поиск предаварийных режимов ведется не путем сравнения эталонных траекторий с показаниями датчиков, а путем поиска разметок эталонных траекторий в разметке наблюдаемого ряда. Примером использования данного подхода является построение распознавателя прогнозирования состояния микросна водителей автомобилей. С использованием других методов такой распознаватель построить не удалось.
Публикации:
Multi-start method with cutting for solving problems of unconditional optimization