Описан метод комбинированного использования классических вероятностно-статистических моделей и нейронных сетей, ориентированный на повышение точности прогнозирования. При этом моменты математических моделей используются для нетривиального расширения признакового пространства при обучении нейронных сетей. На примере анализа нескольких ансамблей экспериментальных данных стелларатора Л-2М продемонстрирована эффективность предложенного подхода, особенно при использовании моментов моделей, полученных для приращений исходных наблюдаемых данных. Для реализации методов статистического анализа и предложенных алгоритмов машинного обучения создан цифровой сервис, архитектура и основные возможности которого также обсуждаются в рамках данной статьи.
нейронные сети, конечные нормальные смеси, вероятностные модели, прогнозирование, цифровой сервис, высокопроизводительные вычисления, турбулентная плазма, стелларатор