Анализ параметров промышленных сетей с применением нейросетевой обработки

В статье использованы искусственные нейронные сети и диагностическая информация сети для оценки состояния PROFINET (сеть полевого уровня). Особое внимание уделено предварительной обработке данных, которое выполняется с помощью квантования, выравнивания данных, уменьшения количества входов и других методов для создания новых версий набора данных с целью повышения точности. Полученные в ряде экспериментов параметры показывают, какие подходы к предварительной обработке данных дают наилучшие результаты, которые были оценены на двух наборах. Работа открывает возможности для повышения точности обработки данных.