Каморка

Появилась такая интересная задачка для обсуждения. Есть минипроизводство. Его работу контролирует около 5000 старых электромеханических датчиков. Между собой они почти никак не объединены. Иногда некоторые из них показывают данные отклоняющиеся он нормальных. Предположим по пятибалльной шкале. Нет для простоты постановки только два показания - (1) сбой и (0) все нормально. Эти сигналы можно заносить в компьютер. По этому сигналу можно отремонтировать участок за который отвечает датчик. Но иногда происходят большие аварии всей системы. Обычно неожиданно, и поэтому их устранение приводит к большим материальным и трудозатратам. Если можно было бы заранее предсказывать большие сбои всей системы, то большей части этих затрат можно было бы избежать.
Так вот вопрос есть ли доступное програмное обеспечение, которое на входе приняла бы сигнальную матрицу например за год или больше, которая будет выглядеть как
1Мая 2Мая 3 Мая**************31Декабря
Датчик 1 0 1 1************** 0
Датчик 2 1 0 0************** 0
Датчик 3 0 0 0 ************** 1
*
*
*
Датчик N 0 0 1************** 1
Например поминутно.
Сравнит с эталонной матрицей неполадок на выходе
1Мая 2Мая 3 Мая**************31Декабря
1 0 0 ************** 1
и выдаст сбои в работе каких датчиков потенциально могут сигнализировать о общем сбое. Потом задачу нужно будет усложнить. Сигналы будут не 0 и 1 а например от 0 до 10.
Я знаю про три технологии которые могут пригодиться - цифровые фильтры построенные на базе спектрального анализа, дата майнинг, нейронные сети.
Нашел кучу софта которые помогает анализировать данные по этим системам.
Но разбираться с этим методом тыка отберет уйму времени.
Никто не знает технологию и доступный прикладной софт который поможет решать подобную задачу в реальном времени.
Заранее благодарю за ответы!

Описанная Вами задача и подобные ей давно уже реализованы на основе тех же нейронных сетей (и смешанных, комплексных подходов с применением нейронных сетей). Но хотите или нет, время затратить придётся, чтобы понять, как всё это работает. По нейронным сетям тьма вполне систематизированной информации в Интернете. И для начинающих, и для продвинутых.

badger писал(а):Описанная Вами задача и подобные ей давно уже реализованы на основе тех же нейронных сетей (и смешанных, комплексных подходов с применением нейронных сетей). Но хотите или нет, время затратить придётся, чтобы понять, как всё это работает. По нейронным сетям тьма вполне систематизированной информации в Интернете. И для начинающих, и для продвинутых.

Я знаком с общей теорией. Хотелось бы услышать рекомендации по применению конкретного софта.

Этого я, увы, не знаю. Под конкретные задачи сам себе пишу софт. Я думал Вы в общем, о самой теории и методах её применения.

badger писал(а):Этого я, увы, не знаю. Под конкретные задачи сам себе пишу софт. Я думал Вы в общем, о самой теории и методах её применения.

Что значит пишете софт сами? Вы можете с такой легкостью реализовать алгоритм построения нейронной сети в собственном софте? Завидую.

Да в реализации алгоритмов нейронных сетей ничего сложного нет. Сложнее с правильным выбором модели.

я не очень силен именно в решение таких задач, но на основании моего знакомства со статистическим софтом могу сказать что есть дорогая программа Statistica 7.0, там в модуле нейронных сетей можно строить разные схемы анализа данных, я думаю вам она тоже сможет помочь

Antonitsin писал(а):я не очень силен именно в решение таких задач, но на основании моего знакомства со статистическим софтом могу сказать что есть дорогая программа Statistica 7.0, там в модуле нейронных сетей можно строить разные схемы анализа данных, я думаю вам она тоже сможет помочь

Спасибо за ответ. Я знаю эту программу. Проблема что я ищу самую простую из тех которые могут мне помочь. Моя задача довольно элементарна и я не могу позволить себе тратить месяцы на подготовку ее решения.