Методи та моделі нейромережевої апроксимації градуювальних характеристик NTC-термісторів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorФедін, С. С.
dc.contributor.authorЗубрецька, І. С.
dc.date.accessioned2023-05-01T14:02:13Z
dc.date.available2023-05-01T14:02:13Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractПідтверджено гіпотезу про доцільність застосування RBF-мереж для підвищення точності побудови градуювальних характеристик NTC- термісторів у робочому діапазоні температур без поділу його на піддіапазони. Встановлено, що похибка нейромережевої апроксимації градуювальних харак- теристик NTC-термісторів на основі RBF-мереж не менше ніж у півтора рази нижча за допустиму похибку апроксимації поліноміальної моделі третього по- рядку, яка використовується в програмному забезпеченні сучасних систем збирання та оброблення вимірювальної інформації. Розроблено методику об- роблення вимірювальної інформації з використанням RBF-мереж для автома- тизації процедури побудови індивідуальних градуювальних характеристик і періодичного калібрування NTC-термісторів.uk
dc.description.abstractotherThe hypothesis about the expediency of using RBF-networks to improve the accuracy of constructing the calibration characteristics of NTC-thermistors in the operating temperature range without dividing it into subranges is confirmed. It has been established that the error of the neural network approximation of the calibration characteristics of NTC-thermistors based on RBF-networks is at least one and a half times less than the permissible error of approximation of the third-order polynomial model, which is used in the software of modern systems for collecting and processing measurement information. A technique has been developed for processing measurement information using adaptive RBF-networks to automate constructing individual calibration characteristics and periodic calibration of NTCthermistors.uk
dc.format.pagerangeС. 102-120uk
dc.identifier.citationФедін, С. С. Методи та моделі нейромережевої апроксимації градуювальних характеристик NTC-термісторів / С. С. Федін, І. С. Зубрецька // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2022. – № 3. – С. 102-120. – Бібліогр.: 26 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2022.3.07
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/55154
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.relation.ispartofСистемні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал, № 3uk
dc.subjectточністьuk
dc.subjectвимірювальна інформаціяuk
dc.subjectградуювальна характеристикаuk
dc.subjectNTC-термісторuk
dc.subjectробочий діапазон температурuk
dc.subjectфункція перетворенняuk
dc.subjectнейромережева апроксимаціяuk
dc.subjectRBF-мережаuk
dc.subjectaccuracyuk
dc.subjectmeasuring datauk
dc.subjectcalibrationuk
dc.subjectNTC-thermistoruk
dc.subjectoperating temperature rangeuk
dc.subjecttransformation functionuk
dc.subjectneural network approximationuk
dc.subjectRBFnetworkuk
dc.subject.udc004.855.5:681.586.69uk
dc.titleМетоди та моделі нейромережевої апроксимації градуювальних характеристик NTC-термісторівuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
2022_3_102-120.pdf
Розмір:
613.61 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 3