AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun aparıcı elmi işçisi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Lyudmila Suxostatının müəllifi olduğu “Kiber-fiziki sistemlərdə anomaliyaların aşkarlanması üçün dərin transfer təliminə əsaslanan intellektual model” (“An intelligent model based on deep transfer learning for detecting anomalies in cyber-physical systems”, https://doi.org/10.15588/1607-3274-2021-3-11) adlı məqalə “Radio Electronics, Computer Science, Control” jurnalında çap olunub.
Məqalədə kiber-fiziki sistemlərdə anomaliyaları aşkarlanmaq üçün akustik siqnallardan alınmış spektroqram və skaloqramlarından istifadə etməklə transfer təlimi arxitekturası əsasında yanaşma təklif olunur. Transfer təlimi fərqli predmet sahəsində böyük verilənlər bazasında öncədən öyrədilmiş dərin neyron modellərinin çəkilərindən istifadə edir. Təklif olunan yanaşmanın dəqiqliyini artırmaq üçün SPOCU aktivləşdirmə funksiyası tətbiq edilmişdir. Adətən, kiberfiziki sistemlərin məhdud resurslara malik olduğu nəzərə alınaraq, yüksək məhsuldarlığa malik olan və təlim mərhələsində kiçik hesablama resursları tələb edən ekstremal qradiyent sürətləndirmə alqoritmi istifadə edilmişdir. Belə alqoritmlərin tətbiqi sayəsində yeni nəsil sənaye avadanlıqlarından qeydə alınan siqnallarda anomaliyaların aşkarlanmasını əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdırmaq olar.
“Radio Electronics, Computer Science, Control” jurnalı “Web of Science”, “DOAJ”, “CrossRef”, “EBSCO”, “РИНЦ”, “Google Scholar” və “Ulrich’s Periodicals Directory” bazasında indeksləşir.
© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.
