Measurement data processing with the use of art networks

ART (Adaptive Resonance Theory) networks were invented in the 1990s as a new approach to the problem of image classification and recognition. ART networks belong to the group of resonance networks, which are trained without supervision. The paper presents the basic principles for creating and training ART networks, including the possibility of using this type of network for solving problems of predicting and processing measurement data, especially data obtained from geodesic monitoring. In the first stage of the process of creating a prediction model, a preliminary analysis of measurement data was carried out. It was aimed at detecting outliers because of their strong impact on the quality of the final model. Next, an ART network was used to predict the values of the vertical displacements of points of measurement and control networks stabilized on the inner and outer walls of an engineering object.

Sieci neuronowe ART (ang. Adaptive Resonance Theory) zostały opracowane w latach 90 ubiegłego wieku, jako nowe podejście w rozwiązywaniu problemów klasyfikacji i rozpoznawaniu obrazów. Sieci ART należą do grupy sieci rezonansowych, których uczenie prowadzone jest w trybie nie nadzorowanym. W artykule przedstawiono podstawowe zasady budowy i uczenia sieci neuronowych ART wraz z możliwością aplikacji tego rodzaju sieci do rozwiązywania zagadnień predykcji i przetwarzania danych pomiarowych, w szczególności pozyskanych w wyniku prowadzonego monitoringu geodezyjnego. W pierwszym etapie procesu budowy modelu predykcyjnego wykonano wstępną analizę danych pomiarowych związaną z wykrywaniem obserwacji odstających ze względu na ich istotny wpływ na ostateczną jakość modelu. Następnie wykorzystując sieć ART wyznaczono przewidywane wartości przemieszczeń pionowych dla punktów sieci pomiarowo-kontrolnej, zastabilizowanych na wewnętrznych i zewnętrznych ścianach obiektu budowlanego, na których zauważono liczne spękania.