|
Optik o'lchash va tahlil qilishda sun'iy intellekt va mashinani o'rganish integratsiyasi
|
| bet | 6/11 | | Sana | 20.05.2024 | | Hajmi | 181,36 Kb. | | #246750 |
Bog'liq Optik uzatish liniyalarini oʻlchashda qoʻllaniladigan spektro analizatorlar Nig\'matullayev A3. Optik o'lchash va tahlil qilishda sun'iy intellekt va mashinani o'rganish integratsiyasi.
Sun'iy intellekt (AI) va Machine Learning (ML) texnologiyalarini optik o'lchash va tahlil qilishda integratsiyalashuvi aloqa tizimlarida optik signallarni idrok etish, qayta ishlash va sharhlash usullarini inqilob qilmoqda. Ushbu ilg'or hisoblash texnikasi misli ko'rilmagan imkoniyatlarni ochib beradi, optik o'lchash jarayonlarida yaxshilangan ishlash, avtomatlashtirish va razvedkani ta'minlaydi. Keling, AI va ML ning optik o'lchash va tahlilga o'zgartiruvchi ta'sirini o'rganamiz.
1. Avtomatlashtirilgan ma'lumotlarni tahlil qilish va talqin qilish
Shaklni aniqlash:
AI va ML algoritmlari katta ma'lumotlar to'plamidagi murakkab naqshlar va korrelyatsiyalarni aniqlashda ustunlik qiladi. Optik o'lchashda ushbu algoritmlar spektral xususiyatlarni, anomaliyalarni va signal xususiyatlarini avtomatik ravishda aniqlashi, tasniflashi va tasniflashi mumkin, bu ma'lumotlarni tez va aniq talqin qilishni osonlashtiradi.
Anomaliyalarni aniqlash:
ML asosidagi anomaliyalarni aniqlash algoritmlari optik aloqa tizimlarida nosozliklarni, nosozliklarni aniqlash va prognozli texnik xizmat ko'rsatish imkonini beruvchi optik signallardagi nosimmetrikliklar, shovqin yoki kutilmagan xatti-harakatlarni aniqlashi va belgilashi mumkin.
2. Moslashuvchan va o'z-o'zini optimallashtiradigan tizimlar
Dinamik parametrlarni sozlash:
AI tomonidan boshqariladigan optik o'lchash tizimlari o'zgaruvchan tarmoq sharoitlari, signal xususiyatlari va foydalanuvchi tomonidan belgilangan mezonlarga asoslanib, real vaqt rejimida o'lchov parametrlari, konfiguratsiyalar va sozlamalarni moslashtirib, ishlash va aniqlikni optimallashtirishi mumkin.
O'z-o'zini o'rganish algoritmlari:
ML algoritmlari o'lchov usullarini doimiy ravishda takomillashtirish va takomillashtirish, vaqt o'tishi bilan tizim intellektini, moslashuvchanligini va ishonchliligini oshirish uchun tarixiy ma'lumotlar, foydalanuvchilarning fikr-mulohazalari va real vaqtda kuzatuvlardan o'rganishi mumkin.
|
| |
