Impulse Impedance Testing System Based on Machine Learning Methods

dc.contributor.authorКалюжний, В. О.
dc.contributor.authorСуслов, Є. Ф.
dc.date.accessioned2018-08-13T13:16:42Z
dc.date.available2018-08-13T13:16:42Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenAbstract. The problem under research is usage of modern software means of machine learning for making diagnostic decisions in impedance non-destructive testing. The goal is to examine the feasibility of using machine learning methods for solving the problem and to create a prototype of application.uk
dc.event.date2018-05-15uk
dc.event.placeКПІ ім. Ігоря Сікорського, м. Київ, Українаuk
dc.format.pagerangePp. 411-414uk
dc.identifier.citationКалюжний, В. О. Impulse Impedance Testing System Based on Machine Learning Methods / В. О. Калюжний, Є. Ф. Суслов // ХI Науково-практична конференція студентів та аспірантів «Погляд у майбутнє приладобудування», 15-16 травня 2018 р., м. Київ, Україна : збірник статей / КПІ ім. Ігоря Сікорського, ПБФ. – Київ : Центр учбової літератури, 2018. – С. 411–414. – Бібліогр.: 4 назви.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/24231
dc.language.isoenuk
dc.publisherЦентр учбової літературиuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceXІ Науково-практична конференція студентів та аспірантів «Погляд у майбутнє приладобудування», 15-16 травня 2018 р., м. Київ, Україна : збірник статейuk
dc.subjectacoustic impedanceuk
dc.subjectnon-destructive testinguk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectpythonuk
dc.subjectdefectuk
dc.subjecthoneycombuk
dc.subject.udc621.317:004.8uk
dc.titleImpulse Impedance Testing System Based on Machine Learning Methodsuk
dc.title.event«Погляд у майбутнє приладобудування», XІ Науково-практична конференція студентів та аспірантівuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
PUMb_2018_Proceedings_p411-414.pdf
Розмір:
500.37 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: