Діагностування технічних об’єктів на основі штучних імунних систем і байєсівських мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБідюк, П. І.
dc.contributor.authorКоршевнюк, Л. О.
dc.contributor.authorЛитвиненко, В. І.
dc.contributor.authorФефелов, А. О.
dc.date.accessioned2020-10-06T08:27:25Z
dc.date.available2020-10-06T08:27:25Z
dc.date.issued2011
dc.description.abstractenA generalized information technology for building artificial immune systems for solving problems of technical diagnosis is proposed. The technology allows creating a mathematical description of the drift parameters and detecting anomalies in the operation of complex technical systems. The novel method and algorithm for detecting the location and type of failure of complex engineering system with Bayesian networks and information content criteria are created. The information technology for neural networks development based on the theory of immune systems is developed. Specifically, this technology is employed to meet the challenges of forecasting parameters drift of the technical object. A combined method and algorithm for detecting anomalies in controlled parameters of the diagnosis based on clonal selection are elaborated. Finally, the computational model experiments for the developed methods, algorithms and information technologies are conducted.uk
dc.description.abstractukЗапропоновано узагальнену інформаційну технологію побудови штучних імунних систем для розв’язання задач технічного діагностування, яка вирізняється універсальністю застосування і дає змогу створювати математичний опис дрейфу параметрів та виявляти аномалії в роботі складної технічної системи. Розроблено нові метод і алгоритм виявлення місця й типу відмови складної технічної системи за допомогою байєсівської мережі та критеріїв інформативності. Створено інформаційну технологію синтезу нейронних мереж за допомогою теорії імунних систем для розв’язання задач прогнозування дрейфу параметрів технічного об’єкта. Розроблено комбінований метод і алгоритм для виявлення аномалій у контрольованих параметрах об’єктів діагностування на основі клональної селекції. Виконано модельні обчислювальні експерименти для розроблених методів, алгоритмів і створених інформаційних технологій.uk
dc.format.pagerangeС. 36–45uk
dc.identifier.citationДіагностування технічних об’єктів на основі штучних імунних систем і байєсівських мереж / П. І. Бідюк, Л. О. Коршевнюк, В. І. Литвиненко, А. О. Фефелов // Наукові вісті НТУУ «КПІ» : міжнародний науково-технічний журнал. – 2011. – №2(76). – С. 36–45. – Бібліогр.: 10 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/36593
dc.language.isoukuk
dc.publisherНТУУ «КПІ»uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceНаукові вісті НТУУ «КПІ» : науково-технічний журнал, 2011, № 2(76)uk
dc.titleДіагностування технічних об’єктів на основі штучних імунних систем і байєсівських мережuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
2011-2-5.pdf
Розмір:
318.43 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Наукові вісті НТУУ «КПІ»: науково-технічний журнал, № 2(76)