Нейронные сети VS теории распознавания образа

19 октября 2020 в 13:18

Вышел из печати второй в этом году номер журнала «Релейщик». На обложку номера вынесены слова «нейронные сети», которые использованы в названиях двух статей этого номера.

Как указывают специалисты, нейронная сеть представляет собой частный случай метода распознавания образов. Поэтому будет нелишним напомнить, что четыре года назад, во втором номере журнала «Релейщик» за 2016 год, была размещена статья

про перспективы использования теории распознавания образов в релейной защите.

       Я обратил внимание, что как во вводной части статьи

так и в пристатейном списке литературы к ней нет ни одного упоминания о публикациях, рассматривающих использование теории распознавания образов в релейной защите.

       Не могу не отметить, что в разделе Выводы к этой статье сказано об актуальности применения нейронных сетей для решения задач РЗА и возможности создания устройства, использующего нейронные сети.

В одной из работ, опубликованной в 2003 году, практически такой же вывод сделан о применении теории распознавания образов в устройствах РЗА, более того утверждалось, что выявить новые отличительные признаки аварийных режимов на других принципах невозможно.

В аннотации ко второй статьи на эту же тему

прямо указано на наличие большого интереса к использованию нейронных сетей.

       При чтении статьи определенные трудности вызывает использование на иллюстрациях английских терминов, а русские аналог приходится искать в тексте статьи. Корректность и доступность новой терминологии очень важна для правильного понимания читателями материала статьи.

       Несомненный интерес представляет та часть статьи, где рассмотрены погрешности предлагаемой модели системы АРВ. Однако невысокое качество некоторых иллюстраций вызвало у меня при чтении статьи определенные сложности. Например, на рисунке 16, а окно Neural Network Training воспроизведено с потерями практически всех элементов, а текст невозможно прочесть.

       В статье правильно отмечено, что разработку модели на основе нейронной сети во многом выполняют эмпирическим путём, используя опыт специалистов. Авторы правильно отмечают, что не существует определенной методики построения нейронной сети и подбора её параметров.

       В Заключении статьи авторы обращают внимание не только на достоинства, предоставляемые моделями на основе нейронной сети, но и на их недостатки.

       На мой взгляд, недостатки таких моделей ограничивают их применение для объектов, производимых небольшими сериями и делают их экономически привлекательными для изделий, выпускаемых большими сериями.

Литература

1 Глазырин В.Е., Купарев М.А. Применение структурных методов распознавания образов для построения дифференциально-фазной защиты сосредоточенных объектов // [Электронный ресурс], режим доступа: http://masters.donntu.org/2009/eltf/lysenko/library/article6.htm

2 Новый номер журнала «Релейщик» // [Электронный ресурс «Всё о РЗА»], режим доступа: https://rza.org.ua/blog/a-301.html (2087 просмотров на 19.10.2020).

3 Релейщик // [Персональный сайт Захарова О.Г.], режим доступа: http://olgezaharov.narod.ru/2017/oktober/rele_o.htm

4 Захаров О.Г. Настройка системы возбуждения синхронного генератора // Вопросы судостроения, серия Судовая электротехника и связь, С. 3 ([Персональный сайт Захарова О.Г.], режим доступа: http://olgezaharov.narod.ru/1978/nastr_gen.htm