| Форма представления | Статьи в российских журналах и сборниках |
| Год публикации | 2023 |
| Язык | русский |
|
Симонова Лариса Анатольевна, автор
|
|
Брединин Иван , автор
Клочкова Ксения Валерьевна, автор
|
| Библиографическое описание на языке оригинала |
Симонова Л.А., Прогнозирование значений предела прочности сплавов с помощью нейросетевого моделирования на примере системы Al-Ca-Mn / Л.А. Симонова, К.В. Клочкова, И.С. Брединин // СТИН. - 2023. - № 2. - С. 29-33. |
| Аннотация |
Настоящая статья посвящена вопросу обучения нейронной сети, позволяющей за минимальное время настроиться на распознавание заданного набора входных параметров системы. Задача обучения нейронной сети состоит в минимизации функции ошибки обучения, что является важной задачей при экспертной оценке технологического решения в интеллектуальной системе построения технологических процессов.
Технологическое решение в интеллектуальной системе построения технологических процессов формируется в процессе совместной работы модулей системы на основе логических правил. Объект проектного технологического решения представляет собой сложную систему и включает в себя подсистемы разной природы, которые функционируют согласно правилам, описанным с применением нечеткой логики и системы прецедентов [1].
|
| Ключевые слова |
нейронная сеть, искусственный интеллект, технологическое решение, нечеткая логика, режущий инструмент, технологический процесс. |
| Название журнала |
СТИН
|
| Ссылка для РПД |
http://dspace.kpfu.ru/xmlui/bitstream/handle/net/173730/7_Simonova.pdf?sequence=1&isAllowed=y
|
| URL |
http://stinyournal.ru/ |
| Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку |
https://repository.kpfu.ru/?p_id=276341 |
| Файлы ресурса | |
|
|
Полная запись метаданных  |
| Поле DC |
Значение |
Язык |
| dc.contributor.author |
Симонова Лариса Анатольевна |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Брединин Иван |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Клочкова Ксения Валерьевна |
ru_RU |
| dc.date.accessioned |
2023-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
| dc.date.available |
2023-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
| dc.date.issued |
2023 |
ru_RU |
| dc.identifier.citation |
Симонова Л.А., Прогнозирование значений предела прочности сплавов с помощью нейросетевого моделирования на примере системы Al-Ca-Mn / Л.А. Симонова, К.В. Клочкова, И.С. Брединин // СТИН. - 2023. - № 2. - С. 29-33. |
ru_RU |
| dc.identifier.uri |
https://repository.kpfu.ru/?p_id=276341 |
ru_RU |
| dc.description.abstract |
СТИН |
ru_RU |
| dc.description.abstract |
Настоящая статья посвящена вопросу обучения нейронной сети, позволяющей за минимальное время настроиться на распознавание заданного набора входных параметров системы. Задача обучения нейронной сети состоит в минимизации функции ошибки обучения, что является важной задачей при экспертной оценке технологического решения в интеллектуальной системе построения технологических процессов.
Технологическое решение в интеллектуальной системе построения технологических процессов формируется в процессе совместной работы модулей системы на основе логических правил. Объект проектного технологического решения представляет собой сложную систему и включает в себя подсистемы разной природы, которые функционируют согласно правилам, описанным с применением нечеткой логики и системы прецедентов [1].
|
ru_RU |
| dc.language.iso |
ru |
ru_RU |
| dc.subject |
нейронная сеть |
ru_RU |
| dc.subject |
искусственный интеллект |
ru_RU |
| dc.subject |
технологическое решение |
ru_RU |
| dc.subject |
нечеткая логика |
ru_RU |
| dc.subject |
режущий инструмент |
ru_RU |
| dc.subject |
технологический процесс. |
ru_RU |
| dc.title |
Прогнозирование значений предела прочности сплавов с помощью нейросетевого моделирования на примере системы Al-Ca-Mn |
ru_RU |
| dc.type |
Статьи в российских журналах и сборниках |
ru_RU |
|
EN 
中文 
ES 
Карта сайта
