Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/28132
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | Дикова, Юлия Леонидовна | - |
dc.contributor.author | Федоров, Евгений Евгеньевич | - |
dc.date.accessioned | 2017-03-31T10:20:44Z | - |
dc.date.available | 2017-03-31T10:20:44Z | - |
dc.date.issued | 2015-02-23 | - |
dc.identifier.issn | 0555-2656 | - |
dc.identifier.uri | http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/28132 | - |
dc.description.abstract | В данной научной статье предложен нейросетевой способ комплексной диагностики горно-шахтного оборудования. В основу способа положена модель нечеткой нейронной сети. На этапе фаззификации модели рассмотрены логистические функции принадлежности для нормального и аварийных режимов работы и функция Гаусса для предаварийного режима работы. Проведено исследование параметров функции. Адаптация параметров модели была проведена на основе генетического алгоритма. Критерием эффективности предложенной модели является ее адекватность. Для численного исследования предложенного способа были использованы данные, полученные с датчиков измерения температуры и вибрации. | uk_UA |
dc.subject | комплексная диагностика | uk_UA |
dc.subject | нечеткая нейронная сеть | uk_UA |
dc.subject | функции принадлежности | uk_UA |
dc.subject | генетический алгоритм | uk_UA |
dc.subject | адаптация параметров | uk_UA |
dc.title | Разработка нейросетевого способа диагностики шахтного оборудования | uk_UA |
dc.type | Article | uk_UA |
dcterms.bibliographicCitation | Дикова, Ю. Л. Разработка нейросетевого способа диагностики шахтного оборудования / Ю. Л. Дикова, Е.Е. Федоров // Бионика интеллекта. Информация, язык, интеллект : науч.-технич. журн. – Харків, 2015. – С. 80-84. – Бібліогр.: 7 назв. | - |
Розташовується у зібраннях: | Наукові праці співробітників кафедри комп'ютерних наук |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
разработка нейросетевого способа диагностики шахтного оборудования .pdf | 9,29 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.