Нейросетевая модель устройства управления помехоустойчивой тональной рельсовой цепью

Abstract

RU: Разработана нейросетевая модель устройства управления тональной рельсовой цепью, позволяющая повысить её помехоустойчивость за счет более точной подстройки защитного временного интервала, в течение которого на вход путевого приемника не поступают помехи. Способность адаптировать длительность задержки сигнала к условиям работы рельсовой цепи достигается благодаря использованию в составе модели нейронных сетей, нейроны которых подстраивают при этом свои синаптические веса. UA: Розроблено нейромережеву модель пристрою керування тональним рейковим колом, що дає змогу підвищити його завадостійкість за рахунок більш точного підстроювання захисного часового інтервалу, протягом якого на вхід колійного приймача не надходять завади. Здатність адаптувати тривалість затримки сигналу до умов роботи рейкового кола досягається завдяки використанню в складі моделі нейронних мереж, нейрони яких підлаштовують при цьому свої синаптичні ваги. EN: The article deals with a designed neuronet model of the control unit for an audio frequency track circuit which makes it possible to increase its noise stability by using the fine tuning of a guard time during which track receivers do not receive disturbances. It can adapt long signal delays to the track circuit operating conditions by using neuronets integrated in the model, the neurons adjusting their synaptic weights. The division of the neuronet model into five functional components which depend on the frequency of the carrying signal allowed minimizing the root-meansquare error for a learning sample, and also reducing the number of neurons in a buried layer of the neuronet.