Предложена концепция применения комплексных нейронных сетей для моделирования, анализа и диагностирования электрических систем переменного тока на примере электродвигателя переменного тока. Показаны основные достоинства и трудности применения комплексной математики для проектирования нейронных сетей. Достоинством является естественная увязка комплексных нейронных сетей с процедурами анализа электрических систем переменного тока, так как подобные системы всегда рассчитываются и исследуются с помощью комплексных чисел.

Основное затруднение состоит в проверке теоретической возможности дифференцирования сложных выходных функций активации нейронных сетей, а также в отсутствии возможности применить подобные производные для эффективного отыскания минимума функции ошибки.

Основные результаты проекта продемонстрированы на примере двухслойной нейронной сети для отслеживания внутреннего тока электродвигателя переменного тока, недоступного для непосредственного измерения. Численные эксперименты с построенной нейронной сетью показали достаточную точность предлагаемого способа.

Перспективным направлением дальнейшего исследования является обоснование применения производных от комплексных функций для эффективного поиска минимума функций по комплексным аргументам.