Багатокласове розпізнавання стану складного просторового об’єкта нейромережевим класифікатором

Рупіч, Сергій Сергійович

Повний запис метаданих

Поле DC	Значення	Мова
dc.contributor.advisor	Бурау, Надія Іванівна	-
dc.contributor.author	Рупіч, Сергій Сергійович	-
dc.date.accessioned	2019-04-15T16:44:46Z	-
dc.date.available	2019-04-15T16:44:46Z	-
dc.date.issued	2018	-
dc.identifier.citation	Рупіч, С. С. Багатокласове розпізнавання стану складного просторового об’єкта нейромережевим класифікатором : дис. … канд. техн. наук : 05.11. 13 – Прилади і методи контролю та визначення складу речовин / Рупіч Сергій Сергійович. – Київ, 2018. – 201 с.	uk
dc.identifier.uri	https://ela.kpi.ua/handle/123456789/27232	-
dc.language.iso	uk	uk
dc.subject	складний просторовий об’єкт	uk
dc.subject	резервуар зі зварними з’єднаннями	uk
dc.subject	багатоосередкове пошкодження	uk
dc.subject	моніторинг технічного стану	uk
dc.subject	багатокласове розпізнавання	uk
dc.subject	нейромережевий класифікатор стану	uk
dc.subject	імовірнісна нейронна мережа	uk
dc.subject	вектор діагностичних ознак	uk
dc.subject	ефективність класифікації	uk
dc.subject	complex dimensional object	en
dc.subject	tank with welded joints	en
dc.subject	multi-focal damage	en
dc.subject	Structural Health Monitoring	en
dc.subject	multi-class recognition	en
dc.subject	neural network classifier	en
dc.subject	Probabilistic Neural Network	en
dc.subject	vector of diagnostic signs	en
dc.subject	classification efficiency	en
dc.subject	сложный пространственный объект	ru
dc.subject	резервуар со сварными соединениями	ru
dc.subject	многоочаговое повреждение	ru
dc.subject	мониторинг технического состояния	ru
dc.subject	многоклассовое распознавание	-
dc.subject	нейросетевой классификатор состояний	ru
dc.subject	вероятностная нейронная сеть	-
dc.subject	вектор диагностических признаков	ru
dc.subject	эффективность классификации	ru
dc.title	Багатокласове розпізнавання стану складного просторового об’єкта нейромережевим класифікатором	uk
dc.type	Thesis Doctoral	uk
dc.format.page	201 с.	uk
dc.publisher.place	Київ	uk
dc.subject.udc	629.735.083.2:620.179.1:004.032.26(043.3)	uk
dc.description.abstractuk	Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.11.13 «Прилади і методи контролю та визначення складу речовин». – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2018. Дисертація присвячена проведенню багатокласового розпізнавання стану складного просторового об’єкта шляхом вдосконалення та впровадження підсистеми прийняття рішення в систему функціональної діагностики на основі розробки нейромережевого класифікатора. Розроблено інформаційні моделі процесів формування навчальних та тестових множин вхідних векторів діагностичних ознак для багатокласового розпізнавання з метою локалізації одиничного та багатоосередкового пошкодження, моніторингу розвитку пошкоджень і моніторингу деградації конструкції. Розроблено програмне забезпечення для визначених діагностичних завдань. Розроблено узагальнену структуру багатокласового розпізнавання. Досліджено ефективність розробленого нейромережевого класифікатора для забезпечення багатокласового розпізнавання, та проведено розпізнавання технічного стану комп’ютерної та фізичної моделей резервуару. Встановлено впливи параметрів нейронної мережі та характеристик діагностичних векторів на вірогідність багатокласового розпізнавання стану об’єкта для діагностичних завдань.	uk
dc.description.abstractuk	Дисертація присвячена проведенню багатокласового розпізнавання стану складного просторового об’єкта шляхом вдосконалення та впровадження підсистеми прийняття рішення в систему функціональної діагностики на основі розробки нейромережевого класифікатора. Розроблено інформаційні моделі процесів формування навчальних та тестових множин вхідних векторів діагностичних ознак для багатокласового розпізнавання з метою локалізації одиничного та багатоосередкового пошкодження, моніторингу розвитку пошкоджень і моніторингу деградації конструкції. Розроблено програмне забезпечення для визначених діагностичних завдань. Розроблено узагальнену структуру багатокласового розпізнавання. Досліджено ефективність розробленого нейромережевого класифікатора для забезпечення багатокласового розпізнавання, та проведено розпізнавання технічного стану комп’ютерної та фізичної моделей резервуару. Встановлено впливи параметрів нейронної мережі та характеристик діагностичних векторів на вірогідність багатокласового розпізнавання стану об’єкта для діагностичних завдань.	uk
Розташовується у зібраннях:	Дисертації (вільний доступ) Дисертації (ПСОН)

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.