Предложен подход к оценке эффективности технических систем с использованием нейронных сетей. Приведен пример нейронной сети, обученной по алгоритму обратного распространения ошибки. Показаны преимущества рассматриваемого подхода в сравнении с традиционными методами свертки многомерного вектора показателей эффективности в число, по которому принимается решение об эффективности технической системы. Рассмотрены примеры технических нейросетевых решений близких к рассматриваемой тематике.

С. Д. Кулик — д.т.н., профессор МГППУ, МИФИ

К. И. Ткаченко — аспирант МИФИ