Новые интеллектуальные материалы и конструкции. Свойства и применение

Внимание! эта страница распознана автоматически, поэтому мы не гарантируем, что она не содержит ошибок. Для того, чтобы увидеть оригинал, Вам необходимо скачать книгу Новые интеллектуальные материалы и конструкции. Свойства и применение

Если Вы являетесь автором данной книги и её распространение ущемляет Ваши авторские права или если Вы хотите внести изменения в данный документ или опубликовать новую книгу свяжитесь с нами по по .

Страницы: 1 2 3... 77 78 79 80 81 82 83... 220 221 222

	 Глава 4. Обработка данных Рис. 4.11. Автоассоциативная нейронная сеть. ством каналов, чем на входе (рис. 4.11). В противном случае сеть должна принимать во внимание существенные особенности распределения ин­тенсивности. Тренировка сети осуществляется путем подачи на нее рас­пределения интенсивности, соответствующей нормальным условиям, на которые накладываются шум, и на ее выходе запоминается сигнал. Индекс новинки v(^), соответствующий вектору z = {z{,z2, • ,^N} Дли­на вектора в евклидовых координатах между точкой изображения z и его представлением z : (4.1) Если тренировка прошла успешно, то z = Z для всех данных, полу­ченных в процессе тренировки, и v(z) = 0. Если появилось расслоение, длина вектора v {z) становится ненулевой. Заметим, что v возрастает не обязательно монотонно при увеличении степени повреждения, а мето­дика детекция аномалии работает в режиме да/нет. 4.9.3. Результаты Первая стадия тренировки детектора новинки состоит в создании одно­го или нескольких контрольных сигналов. В самом простом случае по­лучают сигнал, характеризующий распределение амплитуды сигнала по координате. Рисунок 4.12 демонстрирует волну, записанную в 500 точ­ках при крайнем левом положении источника сигнала. Первый им­пульс не содержат информации о дефектах. Второй импульс соответ­ствует волне, отраженной от задней стенки пластины. Он содержит полезную информацию, поскольку волна дважды прошла через дефект. Между этими событиями приходит сигнал, рассеянный дефектом. Для rss Карта

Внимание! эта страница распознана автоматически, поэтому мы не гарантируем, что она не содержит ошибок. Для того, чтобы увидеть оригинал, Вам необходимо скачать книгу