RAQAMLI TASVIRLAR VA SIGNALLARNI INTELLEKTUAL TAHLIL QILISH ASOSIDA TIZIM HOLATINI TASHXISLASH VA ANOMALIYALARNI ANIQLASH ALGORITMLARINI TAKOMILLASHTIRISH
Abstract
Murakkab texnik tizimlar (energetika bloklari, aviatsiya dvigatellari, avtomatlashtirilgan ishlab chiqarish liniyalari) ekspluatatsiyasi jarayonida hosil bo'ladigan axborot oqimlari asosan ikki turga bo'linadi: raqamli signallar (tebranish, bosim, harorat, tok kuchi vaqtinchalik qatorlari) va raqamli vizual tasvirlar (termogrammalar, optik kameralardan olingan sirt nuqsonlari tasvirlari).
An'anaviy monitoring tizimlari ushbu ma'lumotlarni alohida-alohida va statik chegaraviy qiymatlar asosida baholaydi. Bu esa murakkab bog'liqliklarni o'tkazib yuborishga va soxta signallarga sabab bo'ladi. Shu bois, raqamli tasvirlar va signallarni birgalikda (multimodal tarzda) intellektual tahlil qilish algoritmlarini ishlab chiqish hamda takomillashtirish muhim ilmiy vazifa hisoblanadi
References
1. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. – Cambridge: MIT Press, 2016. – 800 p.
2. Pang G., Cao C., Cheng L., van den Hengel A. Deep Learning for Anomaly Detection: A Review // ACM Computing Surveys. – 2021. – Vol. 54, No. 2. – P. 1–38.
3. Bermudez-Cameo J., et al. Intelligent anomaly detection in industrial systems using multimodal sensor data // Computers in Industry. – 2023. – Vol. 145. – P. 103812.
4. Karimov S.A., Yoqubov J.X. Raqamli signallar va tasvirlarni qayta ishlash asoslari. – Toshkent: "Fan va texnologiya", 2022. – 260 b.
5. Tursunov B.M., Qodirov A.T. Sanoat qurilmalarini bashoratli texnik xizmat ko'rsatish tizimlarining algoritmlari // "Texnika fanlari muammolari" ilmiy jurnali. – Toshkent, 2024. – № 1. – B. 112–118.
