Гибридные нейросетевые модели в задаче мультиклассовой классификации данных телеметрической информации малых космических аппаратов - Скобцов, Вадим Юрьевич; Соколов, Борис Владимирович (Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2022)
В статье представлены решения актуальной задачи интеллектуального анализа данных телеметрической информации (ТМИ) бортовой аппаратуры (БА) малых космических аппаратов (МКА) с целью определения их технических состояний. Исследованы и разработаны гибридные нейросетевые модели на основе современных архитектур глубокого обучения для решения задачи мультиклассовой классификации данных телеметрической информации, позволяющие определять штатное и нештатные состояния функционирования БА МКА. Предложенная гибридная нейросетевая модель представляет собой соединение трех блоков слоев: сверточного 1D CNN, рекуррентного GRU и итогового полносвязного блока-классификатора, с применением слоя агрегации AveragePooling и метода проброса остаточных связей семейства архитектур ResNet. Проведен компьютерный анализ на данных ТМИ БА МКА группировки АИСТ Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва., позволивший оценить качество разработанной модели на этапах обучения, валидации и тестирования. Для рассматриваемой задачи достигнута точность классификации на этапах валидации и тестирования более 98 %. Выполнен сравнительный анализ полученной гибридной нейросетевой модели (ГНМ) с широко распространенными глубокими нейросетевыми классификаторами, показавший преимущество полученного решения по точности классификации на этапе тестирования для всех сравниваемых моделей на 1–7 %. При этом по времени одной эпохи обучения и валидации почти для всех сравниваемых моделей получено улучшение выходных характеристик ГНМ в 1.5–4 раза. Результаты данного анализа подтвердили преимущество гибридной нейросетевой модели, реализующей методологию квалиметрии моделей, над «чистыми» сверточными, рекуррентными, полносвязными нейронными сетями и широко известными гибридными нейросетевыми моделями.