Александр Терентьев (aterentiev) wrote,
Александр Терентьев
aterentiev

Categories:

Нейронные сети

Решился описать одну задачу, которую я бы хотел использовать для изучения нейросеток на практике. Я знаю, что среди моих друзей есть знакомые с этими технологиями, и мне было бы очень интересно пообщаться на эту тему. Задача, которую я тут описываю, сама по себе не сильно сложна, решена математическими методами с более-менее приемлемой точностью. Но меня все еще преследует идея более научного подхода - есть мысль, что задача может получить интересное решение с использованием тренированной нейросетки, так как в конце концов она сводится к распознаванию образов.

Теперь о самой задаче. Попытаюсь описать ее коротко. Есть один источник аналоговых данных (сенсор), он считывается с определенным более-менее постоянным циклом. Нужно определить, когда значение этого сенсора начнет падать с определенным градиентом, заданным, чаще всего, в виде двух параметров: временной интервал (interval) и минимальное абсолютное значение, на которое сигнал должен упасть (threshold). Сигнал довольно сильно зашумлен, уровень шума часто сравним с уровнем threshold.

В идеальном мире при отсутствии шума все вроде бы понятно. На рисунке зеленым цветом показан сигнал, который сперва был постоянным, а потом начал падать с определенной скоростью (threshold/interval). Нужно определить, что в момент времени t1 начался определяемый градиент. Если скорость падения меньше threshold, реагировать нельзя, если больше - нужно.



Теперь смотрим на симуляцию сигнала с шумом. Нам все еще нужно найти момент времени t1 с как можно большей точностью, но нам нельзя допустить ложных срабатываний! Поэтому задача решалась методом линейной аппроксимации и вычисления наклона линии методом наименьших квадратов.



Как я себе представляю решение на основе сеток: Я могу получить огромный обьем данных с этого сенсора и сообщения с системы, которая определяет наличие градиентов сейчас (это старая система, которую надо заменить, т.к. к ней не производится больше запчастей). Думается сделать нечто, что можно натренировать на этих данных, чтобы система могла далее работать автономно.


Есть у кого-нибудь опыт работы с подобного рода задачами? Был бы рад пообщаться на тему.
Tags: deep learning, Вопрос, Работа
Subscribe

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

  • 9 comments