Abstract
В данной работе исследуется синергетический потенциал байесовской теоремы и YOLOv8 в области классификации электрических цепей. Интеграция этих методологий свидетельствует о значительном повышении точности прогнозирования, особенно в сценариях с ограниченной доступностью наборов данных. Объединяя байесовские принципы с надежностью YOLOv8, наше исследование преодолевает проблемы, связанные с недостаточным количеством обучающих данных, представляя новый подход, который значительно повышает точность идентификации компонентов схемы. Результаты этого исследования позиционируют объединение байесовской теоремы и YOLOv8 как надежное решение, особенно полезное для совершенствования моделей классификации в средах с ограниченными ресурсами. Этот гибридный подход не только устраняет ограничения, связанные с нехваткой данных, но и демонстрирует свою эффективность в составлении более надежных и точных прогнозов. Тонкое понимание неопределенностей, обеспечиваемое байесовскими принципами, дополняет эффективность YOLOv8, делая комбинированную модель устойчивой перед лицом проблем. В заключение, наше исследование вносит свой вклад в развивающийся ландшафт классификации электрических цепей, представляя комплексное решение, которое процветает в сценариях с ограниченным набором данных. Эта новая интеграция не только повышает точность, но и обещает изменить парадигму интеллектуальных систем в полевых условиях, предлагая более надежный и детальный подход к классификации схем в реальных условиях с ограниченными ресурсами.