Essential Tremor, the Cerebellum, and Motor Timing: Towards Integrating Them into One Complex Entity

Essential tremor (ET) is the most common movement disorder in humans. It is characterized by a postural and kinetic tremor most commonly affecting the forearms and hands. Isolated head tremor has been found in 1–10% of patients, suggesting that ET may be a composite of several phenotypes. The exact pathophysiology of ET is still unknown. ET has been repeatedly shown as a disorder of mild cerebellar degeneration, particularly in postmortem studies. Clinical observations, electrophysiological, volumetric and functional imaging studies all reinforce the fact that the cerebellum is involved in the generation of ET. However, crucial debate exists as to whether ET is a neurodegenerative disease. Data suggesting that it is neurodegenerative include postmortem findings of pathological abnormalities in the brainstem and cerebellum, white matter changes on diffusion tensor imaging, and clinical studies demonstrating an association with cognitive and gait changes. There is also conflicting evidence against ET as a neurodegenerative disease: the improvement of gait abnormalities with ethanol administration, lack of gray matter volume loss on voxel-based morphometry, failure to confirm the prominent presence of Lewy bodies in the locus ceruleus, and other pathological findings. To clarify this issue, future research is needed to describe the mechanism of cellular changes in the ET brain and to understand the order in which they occur. The cerebellum has been shown to be involved in the timing of movement and sensation, acting as an internal timing system that provides the temporal representation of salient events spanning hundreds of milliseconds. It has been reported that cerebellar timing function is altered in patients with ET, showing an increased variability of rhythmic hand movements as well as diminished performance during predictive motor timing task. Based on current knowledge and observations, we argue that ET is essentially linked with cerebellar degeneration, or at least cerebellar dysfunction, together with disturbance of motor timing. We explain the context of our current understanding on this topic, highlighting possible clinical consequences for patients suffering from ET and future research directions

NEURO-MECHANICAL METHODS OF CONTROL AND DIAGNOSTICS OF THE TECHNICAL STATE OF AIRCRAFT ENGINE TV3-117 IN FILM REGIONS

 Предметом дослідження в статті є режими роботи авіаційного двигуна ТВ3-117 та методи їх контролю і діагностики. Мета роботи – розробка методів контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 на основі нейромережевих технологій у режимі реального часу. В статті вирішуються наступні завдання: обґрунтування передумов застосування нейронних мереж у задачі контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117, побудова узагальненої нейронної мережі та вибір алгоритму її навчання, розв’язок задачі контролю параметрів технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 із застосуванням нейронних мереж. Використовуються такі методи: методи теорії ймовірностей і математичної статистики, методи нейроінформатики, методи теорії інформаційних систем та обробки даних. Отримано наступні результати: Обґрунтовано доцільність застосування нейронних мереж у задачі контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117. Обґрунтовано доцільність розробки нейронних мереж на базі на базі нейрорегулятора NN Predictive Controller. Обґрунтовано доцільність застосування градієнтного методу навчання нейронних мереж, а також розроблено метод навчання нейрорегулятора на основі нейромодулятора із застосуванням методу зворотного поширення помилки. Отримано розв’язок задачі контролю параметрів технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117, який підтверджує доцільність застосування нейронних мереж у задачі контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117. Висновки: Застосування нейромережевих технологій э ефективним при розв’язку широкого кола погано формалізованих задач, однією з яких є задача контролю технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117. Перевагою нейронних мереж при їх застосуванні у задачах контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 є можливість роботи з малими навчальними вибірками, призначенням м’яких допусків, використанням досвіду експертів для оцінки технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117, що є важливим в умовах неповноти інформації.Ключові слова: авіаційний двигун, нейронна мережа, технічний стан, контроль і діагностикаThe subject of the study in the article is the modes of operation of the aircraft engine TV3-117 and methods of their control and diagnostics.  The purpose of the work is to develop methods of control and diagnostics of the technical condition of the aircraft engine TV3-117 on the basis of neural network technologies in real time.  The following tasks are solved: substantiation of the preconditions of the use of neural networks in the task of control and diagnostics of the technical condition of the aircraft engine TV3-117, construction of the generalized neural network and the choice of the algorithm for its training, the solution of the task of controlling the parameters of the technical condition of the aircraft engine TV3-117 with the use of neural networks.  The following methods are used: methods of probability theory and mathematical statistics, methods of neuroinformatics, methods of the theory of information systems and data processing.  The following results were obtained: The feasibility of using neural networks in the task of controlling and diagnosing the technical condition of the aircraft engine TV3-117 was substantiated.  The expediency of developing neural networks based on the NN Predictive Controller. The expediency of using the gradient method of teaching neural networks is substantiated, as well as the method of training a neuro-regulator based on a neuro-modulator with the use of the method of reverse error propagation.  The expediency of using the gradient method of teaching neural networks is substantiated, as well as the method of training a neuro-regulator based on a neuro-modulator with the use of the method of reverse error propagation. The solution of the task of controlling the parameters of the technical condition of the aircraft engine ТВ3-117, which confirms the expediency of using neural networks in the task of control and diagnostics of the technical condition of the aircraft engine TV3-117, is obtained. Conclusions: The application of neural network technologies is effective in solving a wide range of poorly formalized tasks, one of which is the task of controlling the technical condition of the aircraft engine TV3-117. The advantage of neural networks in their application in the tasks of control and diagnostics of the technical condition of the aircraft engine TV3-117 is the possibility of working with small training samples, the appointment of soft tolerances, using the experience of experts to assess the technical condition of the aircraft engine TV3-117, which is important in the condition’s information incompleteness.Keywords: engine, neural network, technical condition, control and diagnosi

Microsoft Teams – платформа для організації спілкування

Шевчук А. М. Microsoft Teams – платформа для організації спілкування / А. М. Шевчук, О. В. Гусарова / Шлях успіху і перспективи розвитку (до 26 річниці заснування Харківського національного університету внутрішніх справ) : матеріали міжнар. наук.-практ. конф. (м. Харків, 20 листоп. 2020 р.) / редкол.: Д. В. Швець (голова), О. М. Бандурка, С. М. Гусаров та ін.; МВС України, Харків. нац. ун-т внутр. справ. - Харків : ХНУВС, 2020.- С. 532-533.Зазначено, що Microsoft Teams – це сучасна платформа, яка дозволяє об’єднувати аудіо або відео спілкування, роботу над спільними документами та використання інших додатків використовуючи один контент. Це універсальна платформа з безліччю переваг. Так, в часи глобалізації та розосередженості користувачів не тільки в окремих містах, країнах, а навіть континентах, робота над спільним проектом значно спрощується. Обговорення робочих питань з усіма учасниками проекту можлива у реальному часі. Звичайно, що актуальне питання і її використання в учбовому процесі. Тому що, використовуючи Teams організувати сучасне навчальне середовище для студентів можна швидко, цікаво та продуктивно. Указано, что Microsoft Teams – это современная платформа, позволяющая объединять аудио или видео общение, работу над совместными документами и использование других приложений, используя один контент. Это универсальная платформа с множеством преимуществ. Да, во времена глобализации и рассредоточенности пользователей не только в отдельных городах, странах, а даже континентах, работа над общим проектом значительно упрощается. Обсуждение рабочих вопросов со всеми участниками проекта возможно в реальном времени. Конечно, актуальный вопрос и её использование в учебном процессе. Потому что, используя Teams организовать современную обучающую среду для студентов можно быстро, интересно и продуктивно. It is indicated that Microsoft Teams is a modern platform that allows you to combine audio or video communication, work on joint documents and the use of other applications using one content. It is a versatile platform with many benefits. Yes, in times of globalization and dispersal of users not only in individual cities, countries, but even continents, work on a common project is greatly simplified. Discussion of working issues with all project participants is possible in real time. Of course, the topical issue and its use in the educational process. Because, using Teams, you can organize a modern learning environment for students quickly, interestingly and productively

Використання коміксів при викладанні математики

Подгорних Н. В. Використання коміксів при викладанні математики / Н. В. Подгорних, О. В. Гусарова / Авіація, промисловість, суспільство : матеріали ІІІ Міжнар. наук.-практ. конф. (м. Кременчук, 12 трав. 2022 р.) / МВС України, Харків. нац. ун-т внутр. справ, Кременчуц. льотний коледж, Наук. парк «Наука та безпека». – Харків : ХНУВС, 2022. – С. 262-264.Зазначено, що комікси, як спосіб передачі інформації доступні і легкі для розуміння і сприйняття, асоціюються з реальними діями. Комікси допомагають викладачу урізноманітнити форми роботи, активізувати пізнавальну активність, творчій потенціал та зацікавити здобувачів освіти. Отмечено, что комиксы как способ передачи информации доступны и легки для понимания и восприятия, ассоциируются с реальными действиями. Комиксы помогают преподавателю разнообразить формы работы, активизировать познавательную активность, творческий потенциал и заинтересовать соискателей образования. It is noted that comics as a way of transmitting information are accessible and easy to understand and perceive, are associated with real actions. Comics help the teacher to diversify the forms of work, activate cognitive activity, creativity and interest applicants for education

Використання нечітких нейронних мереж в задачах контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 у польотних режимах

Використання нечітких нейронних мереж в задачах контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 у польотних режимах / Владов С. І., Москалик В. М., Подгорних Н. В. та ін. // Вісник Херсонського національного технічного університету. – 2021. – № 1 (76). – С. 77–86. – DOI: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2021.1.10Предметом дослідження в статті є авіаційний двигун ТВ3-117 та методи контролю і діагностики його технічного стану. Мета роботи – обґрунтування використання нечіткої нейронної мережі Ванга-Менделя задля практичної реалізації нечітких експертних систем контролю і діагностики технічного стану авіаційних газотурбінних двигунів, зокрема, ТВ3-117, що ґрунтуються на використанні нечіткої логіки. Використовуються такі методи: методи теорії ймовірностей і математичної статистики, методи нейроінформатики, методи теорії інформаційних систем та обробки даних. Висновки: Результати проведених досліджень показали, що штучні нейронні мережі і системи з нечіткою логікою схожі між собою, однак, кожна з них має свої переваги і недоліки. Даний висновок був узятий за основу при створенні нечітких нейронних мереж. Такі мережі будують рішення на основі апарату нечіткої логіки, проте функції приналежності налаштовуються за допомогою алгоритмів навчання штучних нейронних мереж. Крім того, такі мережі не тільки можуть навчатися, а й здатні враховувати апріорну інформацію. За своєю структурою нечіткі нейронні мережі схожі з багатошаровими мережами, наприклад, з мережею, яка навчається за алгоритмом зворотного поширення, але приховані шари в нечітких мережах відповідають етапам роботи нечіткої системи: перший шар виробляє введення нечіткості, виходячи із заданих ознак входів; другий шар визначає множину нечітких правил; третій шар виконує функцію приведення до чіткості. У кожному із зазначених шарів є набір параметрів, настройка яких проводиться так само, як і настройка звичайної нейронної мережі. Нечітка експертна система, реалізована за допомогою нечіткої нейронної мережі Ванга-Менделя, може бути використана в бортовій системі контролю і діагностики технічного стану авіаційних газотурбінних двигунів, зокрема вертолітних – ТВ3-117.The subject matter of the article is TV3-117 aircraft engine and methods for monitoring and diagnosing its technical state. The goal of the work is to substantiate the use of the Wang-Mendel fuzzy neural network for the practical implementation of fuzzy expert systems for monitoring the technical state of aircraft gas turbine engines, in particular, TV3-117, based on the use of fuzzy logic. The following methods are used: methods of probability theory and mathematical statistics, methods of neuroinformatics, methods of information systems theory and data processing. Conclusions: The results of the research have shown that artificial neural networks and systems with fuzzy logic are similar to each other, however, each of them has its own advantages and disadvantages. This conclusion was taken as a basis for creating fuzzy neural networks. Such networks build a solution based on the apparatus of fuzzy logic, however, membership functions are tuned using learning algorithms for artificial neural networks. In addition, such networks can not only learn, but are also able to take into account a priori information. By their structure, fuzzy neural networks are similar to multilayer networks, for example, with a network that learns according to the backpropagation algorithm, but the hidden layers in fuzzy networks correspond to the stages of the fuzzy system: the first layer introduces fuzziness based on the given characteristics of the inputs; the second layer defines a lot of fuzzy rules; the third layer has the function of sharpening. Each of these layers has a set of parameters, the setting of which is performed in the same way as setting up a conventional neural network. The fuzzy expert system, implemented using the Wang-Mendel fuzzy neural network, can be used in the on-board system for control and diagnostics the technical state of aircraft gas turbine engines, in particular helicopter ones – TV3-117.Предметом исследования в статье является авиационный двигатель ТВ3-117 и методы контроля и диагностики его технического состояния. Цель работы – обоснование использования нечеткой нейронной сети Ванга-Менделя для практической реализации нечетких экспертных систем контроля технического состояния авиационных газотурбинных двигателей, в частности, ТВ3-117, основанные на использовании нечеткой логики. Используются следующие методы: методы теории вероятностей и математической статистики, методы нейроинформатики, методы теории информационных систем и обработки данных. Выводы: Результаты проведенных исследований показали, что искусственные нейронные сети и системы с нечеткой логикой схожи между собой, однако, каждая из них имеет свои достоинства и недостатки. Данный вывод был взят за основу при создании нечетких нейронных сетей. Такие сети строят решение на основе аппарата нечеткой логики, однако функции принадлежности настраиваются с помощью алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей. Кроме того, такие сети не только могут обучаться, но и способны учитывать априорную информацию. По своей структуре нечеткие нейронные сети схожи с многослойными сетями, например, с сетью, обучающейся по алгоритму обратного распространения, но скрытые слои в нечетких сетях соответствуют этапам работы нечеткой системы: первый слой производит введение нечеткости, исходя из заданных признаков входов; второй слой определяет множество нечетких правил; третий слой выполняет функцию приведения к четкости. В каждом из указанных слоев имеется набор параметров, настройка которых производится так же, как и настройка обычной нейронной сети. Нечеткая экспертная система, реализованная с помощью нечеткой нейронной сети Ванга-Менделя, может быть использована в бортовой системе контроля и диагностики технического состояния авиационных газотурбинных двигателей, в частности вертолетных – ТВ3-117

Идентификация многорежимной модели авиационных двигателей вертолетов в полетных режимах с применением модифицированного градиентного алгоритма обучения радиально-базисных нейронных сетей

Владов, С. І. Ідентифікація багаторежимної моделі авіаційних двигунів вертольотів у польотних режимах з використанням модифікованого градієнтного алгоритму навчання радіально-базисних нейронних мереж / Владов С. І., Дєрябіна І. О., Гусарова О. В., Пилипенко Л. М., Пономаренко А. В. // Вісник Херсонського національного технічного університету. - 2021. - № 4 (79). - С. 52-63. - DOI: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2021.4.6.Розглянуто розв’язання прикладної задачі ідентифікації авіаційних газотурбінних двигунів вертольотів у польотних режимах за допомогою їх багаторежимних моделей з використанням класичного методу – методу найменших квадратів і нейромережевого методу – шляхом побудови нейронної мережі відповідно до вихідних даних. Використовано такі методи: методи теорії ймовірностей і математичної статистики, методи нейроінформатики, методи теорії інформаційних систем та обробки даних. Для досягнення поставленої мети та зменшення помилки ідентифікації багаторежимної моделі авіаційного газотурбінного двигуна у роботі запропоновано використання нейронної мережі радіально-базисних функцій з модифікованим градієнтним алгоритмом навчання, що полягає у динамічній зміні структури нейронної мережі у процесі навчання, а для виключення ситуацій, коли параметри елементів стають близькими один до одного, введено коефіцієнт взаємного припинення елементів. При розв’язанні прикладної задачі ідентифікації авіаційних газотурбінних двигунів вертольотів показано, що похибка ідентифікації багаторежимної моделі авіаційних газотурбінних вертольотів (на прикладі авіаційного двигуна ТВ3-117) за допомогою персептрона при обчисленні окремих параметрів двигуна не перевищила 0,63 %; для нейронної мережі радіально-базисних функцій – 0,74 %, для нейронної мереж радіально-базисних функцій з модифікованим градієнтним алгоритмом навчання – 0,47 %, у той час як для класичного методу (методу найменших квадратів) вона складає близько 1 % у розглянутому діапазоні зміни режимів роботи двигуна. Порівняльний аналіз нейромережевих і класичного методів ідентифікації в умовах дії шумів показує, що нейромережеві методи більш робастні до зовнішніх збурень: для рівня шуму σ = 0,025 похибка ідентифікації параметрів авіаційного двигуна ТВ3-117 при використанні персептрона зростає з 0,63 до 0,84 %; для нейронної мережі радіально-базисних функцій – з 0,74 до 0,86 %; для нейронної мережі радіально-базисних функцій з модифікованим градієнтним алгоритмом навчання – з 0,47 до 0,65 %, а для методу найменших квадратів – з 0,99 до 2,14 %.This work is devoted to solving the applied problem of identification helicopters aircraft gas turbine engines in flight modes using their multi-mode models using the classical method – least squares method and the neural network method – by constructing a neural network in accordance with the initial data. The following methods are used: methods of probability theory and mathematical statistics, methods of neuroinformatics, methods of information systems theory and data processing. To achieve this goal and reduce the identification error of aircraft gas turbine engine multi-mode model, the use of radial-basis functions neural network with a modified gradient training algorithm is proposed, which consists in dynamically changing the structure of the neural network in the learning process, and to exclude situations when the parameters of the elements are close to each other. to a friend, the coefficient of mutual intersection of elements is introduced. When solving the applied problem of identification helicopters aircraft gas turbine engines, it was shown that the error in identifying a multi-mode model of helicopters aircraft gas turbine (using the example of the TV3-117 aircraft engine) using a perceptron when calculating individual engine parameters did not exceed 0.63 %; for radial-basis functions neural network – 0.74 %, for radial-basis functions neural network with a modified gradient learning algorithm – 0.47 %, while for the classical method (least squares method) it is about 1% in the considered the range of change of engine operating modes. Comparative analysis of neural network and classical identification methods under noise action shows that neural network methods are more robust to external disturbances: for a noise level σ = 0.025, the error in identifying parameters of an aircraft engine TV3-117 when using a perceptron increases from 0.63 to 0.84%; for radial-basis functions neural network – from 0.74 to 0.86 %; for radial basis functions neural network with a modified gradient learning algorithm – from 0.47 to 0.65 %, and for the least squares method – from 0.99 to 2.14 %.Рассмотрено решение прикладной задачи идентификации авиационных газотурбинных двигателей вертолетов в полетных режимах с помощью их многорежимных моделей с использованием классического метода – метода наименьших квадратов и нейросетевого метода – путем построения нейронной сети в соответствии с исходными данными. Использованы следующие методы: методы теории вероятностей и математической статистики, методы нейроинформатики, методы теории информационных систем и обработки данных. Для достижения поставленной цели и уменьшения ошибки идентификации многорежимной модели авиационного газотурбинного двигателя в работе предложено использование нейронной сети радиально-базисных функций с модифицированным градиентным алгоритмом обучения, заключающийся в динамическом изменении структуры нейронной сети в процессе обучения, а для исключения ситуаций, когда параметры элементов близки друг к другу, введен коэффициент взаимного пересечения элементов. При решении прикладной задачи идентификации авиационных газотурбинных двигателей вертолетов показано, что погрешность идентификации многорежимной модели авиационных газотурбинных вертолетов (на примере авиационного двигателя ТВ3- 117) с помощью персептрона при вычислении отдельных параметров двигателя не превысила 0,63 %; для нейронной сети радиально-базисных функций – 0,74 %, для нейронной сети радиально-базисных функций с модифицированным градиентным алгоритмом обучения – 0,47 %, в то время как для классического метода (метода наименьших квадратов) она составляет около 1 % в рассматриваемом диапазоне смены режимов работы двигателя. Сравнительный анализ нейросетевых и классических методов идентификации в условиях действия шумов показывает, что нейросетевые методы более робастны к внешним возмущениям: для уровня шума σ = 0,025 погрешность идентификации параметров авиационного двигателя ТВ3-117 при использовании персептрона возрастает с 0,63 до 0,84 %; для нейронной сети радиально-базисных функций – с 0,74 до 0,86 %; для нейронной сети радиально-базисных функций с модифицированным градиентным алгоритмом обучения – с 0,47 до 0,65 %, а для метода наименьших квадратов – с 0,99 до 2,14 %

Метод підвищення робасності нейромережевої моделі контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 в польотних режимах

Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. 2020. Вип. 1/2020 (120). С. 113–119. DOI: 10.30929/1995-0519.2020.1.113-119Розроблено метод підвищення робастності нейромережевої моделі контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 у польотних режимах, який дозволяє зменшити помилки під час розрахунків контрольованих параметрів зазначеного авіаційного двигуна. При цьому застосовано метод нейроноінформатики при розробці нейромережевої моделі авіаційного двигуна ТВ3-117, градієнтний метод з адаптивним кроком під час навчання нейронної мережі, метод зворотного поширення задля навчання нейрорегулятора, метод зворотного поширення помилки задля навчання нейромодулятора. Для розв’язання задачі редукції нейромережевої моделі розроблено алгоритм на основі багатокритеріального навчання. У роботі здійснено оцінку робастності (здатність до узагальнення нейромережевої моделі) на основі обчислення специфічної міри складності мережі – «міри Вапніка–Червоненкіса» (VCdim), за допомогою якої задля збільшення робастності моделі необхідно зменшити кількість міжнейронних зв’язків при збереженні точності обчислень. У ході досліджень проведено обчислювальні експерименти, в яких нейронні мережі початково однакової топології піддавалися редукції трьома методами – запропонованим алгоритмом і двома стандартними, а саме, методом Optimal Brain Damage (OBD) й методом штрафних функцій. Розрахунково-експериментальним шляхом доведено, що розроблений алгоритм редукції нейронних мереж підвищує робастність побудованої на її основі моделі, та алгоритм перевершує стандартні методи за точністю і швидкістю навчання. Наукова новизна отриманих результатів полягає в тому, що удосконалено метод підвищення робастності нейромережевої моделі контролю і діагностики технічного стану авіаційних газотурбінних двигунів за рахунок комбінації системи нейромережевого контролю з емулятором і контролером, що застосовується для контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 у польотних режимах. Це дозволило з алгоритмом на основі багатокритеріального навчання зменшити середні помилки навчання нейронної мережі приблизно на 80 та 70 % відповідно порівняно з методом Optimal Brain Damage (OBD) й методом штрафних функцій відповідно. Разработан метод повышения робастности нейросетевой модели контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117 в полетных режимах, который позволяет уменьшить ошибки в расчетах контролируемых параметров указанного авиационного двигателя. При этом применен метод нейроинформатики при разработке нейросетевой модели авиационного двигателя ТВ3-117, градиентный метод с адаптивным шагом при обучении нейронной сети, метод обратного распространения для обучения нейрорегулятора, метод обратного распространения ошибки для обучения нейромодулятора. Для решения задачи редукции нейросетевой модели разработан алгоритм на основе многокритериального обучения. В работе осуществлена оценка робастности (способность к обобщению нейросетевой модели) на основе вычисления специфической степени сложности сети – «меры Вапника–Червоненкиса» (VCdim), с помощью которой для увеличения робастности модели необходимо уменьшить количество межнейронных связей при сохранении точности вычислений. В ходе исследований проведены вычислительные эксперименты, в которых нейронные сети первоначально одинаковой топологии подвергались редукции тремя методами – предложенным алгоритмом и двумя стандартными, а именно, методом Optimal Brain Damage (OBD) и методом штрафных функций. Расчетноэкспериментальным путем доказано, что разработанный алгоритм редукции нейронных сетей повышает робастность разработанной на ее основе модели, и алгоритм превосходит стандартные методы по точности и скорости обучения. Научная новизна полученных результатов заключается в том, что усовершенствовано метод повышения робастности нейросетевой модели контроля и диагностики технического состояния авиационных газотурбинных двигателей за счет комбинации системы нейросетевого контроля с эмулятором и контроллером, который применяется для контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117 в полетных режимах. Это позволило с алгоритмом на основе многокритериального обучение уменьшить средние ошибки обучения нейронной сети примерно на 80 и 70 % соответственно по сравнению с методом Optimal Brain Damage (OBD) и методом штрафных функций соответственно. The purpose of this work is to develop the method for increase the robustness of the neural network model for control and diagnostics of the TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes, which allows to reduce errors in the calculation of the controlled parameters of the specified aircraft engine. Methodology. The work is based on neuroinformatics method in developing a neural network model of the TV3-117 aircraft engine, gradient method with adaptive step in training a neural network, back propagation method for training a neuroregulator, back propagation method for training a neuromodulator. To solve the problem of reducing the neural network model, an algorithm based on multicriteria training has been developed. The work estimates robustness (the ability to generalize a neural network model) based on the calculation of a specific degree of network complexity – “Vapnik-Chervonenkis measures” (VCdim), with which to increase the robustness of the model it is necessary to reduce the number of interneuron connections while maintaining the accuracy of calculations. Results. During the research, computational experiments were carried out in which neural networks of initially the same topology were subjected to reduction by three methods – the proposed algorithm and two standard ones, namely, the Optimal Brain Damage (OBD) method and the penalty function method. It is proved by calculation and experiment that the developed algorithm for reducing neural networks increases the robustness of the model developed on its basis, and the algorithm surpasses standard methods in accuracy and speed of training. Originality. The method of increasing the robustness of the neural network model for monitoring and diagnosing of aircraft gas turbine engines technical state has been improved by combining the neural network control system with an emulator and a controller, which is used to control and diagnose of TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes. This allowed using the algorithm based on multicriteria training to reduce the average neural network learning errors by about 80 and 70 %, respectively, compared to the Optimal Brain Damage (OBD) method and the penalty function method, respectively. Practical value. The developed method is a component of the intelligent system of control and diagnostics of TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes. References 14, table 1, figure 2

Influence of socioeconomic factors on pregnancy outcome in women with structural heart disease

OBJECTIVE: Cardiac disease is the leading cause of indirect maternal mortality. The aim of this study was to analyse to what extent socioeconomic factors influence the outcome of pregnancy in women with heart disease.  METHODS: The Registry of Pregnancy and Cardiac disease is a global prospective registry. For this analysis, countries that enrolled ≥10 patients were included. A combined cardiac endpoint included maternal cardiac death, arrhythmia requiring treatment, heart failure, thromboembolic event, aortic dissection, endocarditis, acute coronary syndrome, hospitalisation for cardiac reason or intervention. Associations between patient characteristics, country characteristics (income inequality expressed as Gini coefficient, health expenditure, schooling, gross domestic product, birth rate and hospital beds) and cardiac endpoints were checked in a three-level model (patient-centre-country).  RESULTS: A total of 30 countries enrolled 2924 patients from 89 centres. At least one endpoint occurred in 645 women (22.1%). Maternal age, New York Heart Association classification and modified WHO risk classification were associated with the combined endpoint and explained 37% of variance in outcome. Gini coefficient and country-specific birth rate explained an additional 4%. There were large differences between the individual countries, but the need for multilevel modelling to account for these differences disappeared after adjustment for patient characteristics, Gini and country-specific birth rate.  CONCLUSION: While there are definite interregional differences in pregnancy outcome in women with cardiac disease, these differences seem to be mainly driven by individual patient characteristics. Adjustment for country characteristics refined the results to a limited extent, but maternal condition seems to be the main determinant of outcome