Диагностика неисправностей сложных технических устройств
Специалисты, занимающиеся этой проблемой, устанавливают датчики, измеряющие параметры работы авиадвигателей во время полетов. Файл данных полетного мониторинга обычно содержит следующие параметры: номер полета, дату полета. Задача инженера-диагноста состоит в том, чтобы, используя данные мониторинга, выявить дефекты двигателя до его профилактической разборки. Традиционно эта задача решается путем применения методик, основанных на физических закономерностях: каждый дефект вызывает определенные отклонения тех или иных полетных параметров работы двигателя, поэтому, анализируя их характер изменения, можно сделать предположения о появлении дефектов, вызывающих эти изменения.
Нейросетевой детектор лжи
Правду ли говорит ребенок, обычно легко определить по выражению его лица, движению глаз, покраснению кожи. Со взрослым человеком значительно труднее. Если измерять давление крови, то можно выяснить, что у одних людей, говорящих неправду, оно повышается, а у других – наоборот, понижается. То же самое может происходить с пульсом.
Входные параметры: дыхание, частота биения сердца, температура тела. Выходные параметры: да, нет. Выборка: есть определение правильных выходных параметров 0:1.
Нейросеть–антихакер
Прежде всего отметим, что поведение хакера, пытающегося взломать компьютерную программу, несколько отличается от поведения обычного законопослушного пользователя. Иногда хакер чаще, чем обычный пользователь, ударяет по одной и той же кнопке клавиатуры. Поэтому, измерив параметры, характеризующие стиль работы различных пользователей, можно сформировать обучающую выборку соответствующих примеров и обучить нейросеть реагировать на различные сетевые отклонения, т.е. выявлять аномалии сетевой активности. В качестве параметров, характеризующих стиль работы пользователей, их портрет, может быть: количество загружаемых одновременно программ, скорость ударов по клавиатуре и мыши в единицу времени, частота повторения ударов по одним и тем же клавишам, характер пользования мышью и др. Количество этих параметров определяет размер входного вектора 
и, соответственно, количество нейронов входного слоя персептрона. На выходе персептрона целесообразно оставить один нейрон, значение которого 
будет означать, что за компьютером находится обычный пользователь, а 
– что пользователь хакер. Теперь необходимо создать достаточный для обучения персептрона набор портретов хакеров и обычных пользователей. Далее следуют обычные действия по проектированию и обучению персептрона. Естественно, что качество нейросети–антихакера будет зависеть от того, насколько высокой окажется квалификация хакеров, приглашенных для создания обучающих примеров.
|
|
|
Нейросети в банковском деле
|
|
|
Банкротство фирм, кредитуемых банками, невозможность возврата ими кредитных средств не раз являлись причиной кризисов и банкротств весьма солидных банков. Поэтому вопрос о том, какова степень кредитного риска, каким клиентами опасно выдавать кредиты, а каким нет, для любого банка является одним из самых главных вопросов стабильности его существования.
Входные: сколько можно дать, возраст, платеже способность, Выходные макс, минт. Выборка: поданным клиента
Дата добавления: 2020-01-07; просмотров: 258; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!