Розглянуто проблеми визначення архітектури нейронної мережі, оптимальної щодо якості розпізнавання класу технічного стану газотурбінного двигуна за параметрами його функціонування, формування критеріїв якості розпізнавання і створення наборів даних для навчання і тестування мережі.
Рассматрены проблемы определения архитектуры нейронной сети, оптимальной с точки зрения качества распознавания класса технического состояния газотурбинного двигателя по параметрам его функционирования и формирования критериев качества распознавания и создания наборов данных для обучения и тестирования сети.
Problems of a neural networks architecture definition, which is optimal one for effective gas turbine engine technical state class recognition by parameters of working process, are considered in article. The question of formation of recognition quality criteria and creation of data sets for the network training and testing are considered too.
