Вперше запропоновано єдиний підхід до побудови високоефективних процесорів комп'ютерної системи (КС) для опрацювання природомовних об'єктів і сигналів на підставі розроблених методів опрацювання та перетворення інформації, моделей нейромереж і логіко-формальних правил оцінювання, який дозволяє вирішити проблему діагностування поточного стану електромеханічних об'єктів (ЕМО) та забезпечити природомовну взаємодію оператора та КС. Удосконалено методи діагностики для процесорів КС загального та спеціального призначення, які відрізняються тим, що для визначення параметрів шумового сигналу використовують спектральний аналіз у поєднанні з граничною оцінкою й інформативними частотами, що дозволяє вчасно діагностувати стан ЕМО. Удосконалено методи для діагностичного процесора, які базуються на пропонованих моделях нейромереж MLNN та максимумі правдоподібності, навчаються за допомогою генетичного алгоритму у поєднанні з імітацією відпалу та використовують дані з акустичних паспортів ЕМО як опорні зразки, що збільшує ймовірність ідентифікації шумового сигналу за допомогою КС до 99.6 % і дозволяє використати адаптивний нормований поріг в логіко-формальних правилах для зменшення ймовірності пропуску несправності ЕМО на різній стадії експлуатації й у різних режимах навантаження до 0.2 %. Набули подальшого розвитку методи взаємодії людини з КС, що полягають в опрацюванні мовленої інформації, які відрізняються тим, що використовують міру контрастності, що надає можливість КС ідентифікувати оператора та його команди з ймовірністю 99 %.

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"