ДІАГНОСТИЧНА МОДЕЛЬ РОЗПІЗНАВАННЯ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ МІКРОПРОЦЕСОРНИХ СИСТЕМ З ЕЛЕМЕНТАМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Анотація

У статті запропонована діагностична модель розпізнавання технічного стану
мікропроцесорних систем, в основу якої покладено ідеї штучного інтелекту. Проведено аналіз
існуючих моделей та методів розпізнавання технічного стану, наведено недоліки та переваги.
Доведено, що найбільш ефективними є дискретні моделі, які реалізовані у вигляді нейронних
ансамблів та являють собою нелінійні перетворювачі аналогової інформації, що задається набором
певних статистичних і динамічних характеристик. При цьому формування ансамблів у нейронній
мережі відповідає запам’ятовуванню образів, ознак, об’єктів тощо. Обґрунтовано, що опис
технічного стану мікропроцесорних систем шляхом застосування дискретно-подійної моделі, в якій
причинно-наслідкові зв’язки являють собою дискретні випадкові марківські ланцюги, в сукупності зі
штучною нейронною мережею відкривають нові можливості щодо інтелектуалізації процедури
розпізнавання технічного стану мікропроцесорних систем. Взагалі дана стаття належить до серії
наукових робіт, які пов’язані з вирішенням основних задач технічної діагностики, а саме: оцінкою
технічного стану мікропроцесорних систем, а також виявленням та локалізацією несправностей за
умови, що мікропроцесорні системи реалізовані на програмованих логічних інтегральних схемах та
функціонують в умовах деструктивних несприятливих впливів.