ОБРАБОТКА ДАННЫХ В МОБИЛЬНОЙ СИСТЕМЕ ИМИТАЦИИ ИЗОЛИРУЮЩИХ ДЫХАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
DATA PROCESSING IN A MOBILE SYSTEM OF IMITATION OF ISOLATING RESPIRATORY EQUIPMENT BASED ON NEURAL NETWORK TECHNOLOGIES

Скачать статью

Авторы

А.Д. ОБУХОВ, канд. техн. наук, Д.Л. ДЕДОВ, канд. техн. наук, М.В. ЗВЕРЕВ, магистрант

Аннотация

Рассматривается задача обработки информации в подсистеме тренажерного комплекса – мобильной системе имитации изолирующих дыхательных аппаратов. Выявлены две проблемы: необходимость определения новых расчетных формул после замены компонентов системы на аналоги и прогнозирования значений при потере пакетов данных в процессе их беспроводной передачи. Для их решения разработаны алгоритмы обработки данных на основе нейросетевых технологий, позволяющие авто-матизировать поиск расчетных формул при переходе от эталонных компонентов к ана-логам и уменьшить количество потерь пакетов данных за счет прогнозирования отсут-ствующих значений. Проведенные экспериментальные исследования подтвердили адек-ватность и эффективность предложенных алгоритмов. Применение нейронных сетей при решении задач обработки информации позволило повысить точность данного процесса.

Ключевые слова

нейронные сети, обработка данных, восстановление от-сутствующих значений, прогнозирование, тренажерные комплексы, системы имитации, мобильная разработка.

Abstract

The paper considers the problem of information processing in the subsystem of the training complex ‒ a mobile system for imitation of self-contained breathing apparatus. Two problems have been identified: the need of determine new calculation formulas after replacing the system components with analogs and predicting values in case of loss of data packets during their wireless transmission. To solve them, data processing algorithms have been developed based on neural network technologies, which make it possible to automate search for calculation formulas during the transition from system components to analogs and reduce the number of data packet losses by predicting missing values. Experimental studies have confirmed the adequacy and effectiveness of the proposed algorithms. The use of neural networks in solving information processing problems has improved the accuracy of this process.

Keywords

neural networks, data processing, missing values restoration, forecasting, training complexes, simulation systems, mobile development.