ПРИКЛАДНАЯИНФОРМАТИКА ¹ 1(19) 2009 К. П. Голоскоков Прогнозирование технического состояния электронной техники нейронными сетями на основемашиныопорных векторов В статье представлена категория универсальных сетей прямого распространения—так называемые машины опорных векторов (Support Vector Machine, SVM), предложенные Владимиром Вапником. <...> Подобно многослойным персептронам и сетям на основе радиальных базисных функций, машины опорных векторов можно использовать для решения задач классификации и прогнозирования. <...> Качество электронной техники—в числе узловых проблем дальнейшего совершенствования продукции. <...> Как электронные системы, так и средства управленияимив последнеевремя характеризуются значительной сложностью. <...> Высокие требования к качеству и эффективности изделий электроники повлекли за собой разработку методов проверки, а также восстановления исправности, работоспособности и правильности функционирования и систем в целом, и их компонент. <...> Определение технического состояния изделийэлектроннойтехникиихарактераегоизменений с течением времени становится основной задачей в управлении качеством продукции в области электроники. <...> Особые требования к изделиям электроники постойкостик воздействиямвнешнихфакторов, безотказности, долговечности и другим параметрам качества привели к увеличению трудоемкости испытаний и прогнозирования. <...> Лишь надолюприемо-сдаточныхиспытаний на долговечность следует отнести10%трудоемкостиизготовления изделий электроники. <...> Так что назрела необходимость в автоматизации испытаний и прогнозирования технического состояния. <...> 30 повысить техническую эффективность разработок объектов испытаний и уменьшить Автоматизация позволяет: затраты на их разработку; вой техники; сократить сроки испытаний образцов ноповысить оперативность получения, обработки и использования информации о качестве изделий электронной техники. <...> Являясь составной частью автоматизированной <...>