Спосіб ідентифікації індивідуальної функції перетворення багатопараметричного сенсора

Abstract

1. Спосіб ідентифікації індивідуальної функції перетворення багатопараметричного сенсора за результатами його повірки в скороченій кількості точок, при якому результати повірки у точках, де повірка не проводилась, прогнозують шляхом обробки дійсних результатів повірки, який відрізняється тим, що прогноз результатів повірки в точках, де повірка не проводилась, проводять з допомогою набору нейронних мереж, навчених на результатах попередньої повірки групи однотипних багато параметричних сенсорів у кількості точок, достатній для ідентифікації індивідуальної функції перетворення багатопараметричних сенсорів цього типу із заданою точністю, причому для прогнозу результатів повірки в кожній точці використовують окрему нейронну мережу, навчену на результатах повірки, при яких значення фізичних величин належать строго заданому набору точок повірки відносно точки, результати повірки якої прогнозуються. 2. Спосіб ідентифікації індивідуальної функції перетворення багатопараметричного сенсора за п. 1, який відрізняється тим, що прогноз результатів повірки даного сенсора в кожній точці, де повірка не проводилась, ведуть окремо для всіх прямих, які можна провести через цю і сусідні точки дійсної повірки. 3. Спосіб ідентифікації індивідуальної функції перетворення багатопараметричного сенсора за п. 1, який відрізняється тим, що прогноз результатів повірки даного сенсора в кожній точці, де повірка не проводилась, ведуть окремо для груп точок повірки, прилеглих до точки, де повірка не проводилась. 4. Спосіб ідентифікації індивідуальної функції перетворення багатопараметричного сенсора за п. 1, який відрізняється тим, що окремі прогнози результатів повірки даного сенсора в кожній точці, де повірка не проводилась, об'єднують з допомогою нейронних мереж, навчених на результатах повірки групи однотипних сенсорів для того ж самого заданого набору точок повірки. 5. Спосіб ідентифікації індивідуальної функції перетворення багатопараметричного сенсора за пп. 2, 3, 4, який відрізняється тим, що, при навчанні відповідних нейронних мереж, кожен вхідний вектор навчання формують як набір значень результатів повірки сенсора, що імітує сенсор який повіряють, далі значень результатів повірки найбільш подібного сенсора серед групи однотипних багато параметричних сенсорів, далі значень результатів повірки наступного за подібністю сенсора аж до найменш подібного сенсора, а вихідний - як результат повірки сенсора, що імітує сенсор, який повіряють, в точці, де результат повірки прогнозується, причому подібність визначається за мінімумом суми абсолютних значень відхилень результатів повірки сенсора серед групи однотипних багатопараметричних сенсорів від результатів повірки сенсора, що імітує сенсор який повіряють, в точках дійсної повірки. 6. Спосіб ідентифікації індивідуальної функції перетворення багатопараметричного сенсора за п. 5, який відрізняється тим, що, при прогнозі окремих результатів повірки сенсора, який дійсно повіряють, вхідний вектор кожної нейронної мережі формують як набір значень результатів повірки сенсора, який дійсно повіряють, далі значень результатів повірки найбільш подібного сенсора серед групи однотипних багато параметричних сенсорів, далі значень результатів повірки наступного за подібністю сенсора аж до сенсора, який передує найменш подібному сенсору, причому значення результатів повірки найменш подібного сенсора відкидають.