![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Книжкові видання та компакт-диски ![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Журнали та продовжувані видання ![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Автореферати дисертацій ![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Реферативна база даних ![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Наукова періодика України ![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Тематичний навігатор ![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Авторитетний файл імен осіб
|
Пошуковий запит: (<.>ID=REF-0000714053<.>) |
Загальна кількість знайдених документів : 1
|
Altaf S. Implementation of efficient artificial neural network data fusion classification technique for induction motor fault detection = Впровадження ефективної методики класифікації злиття даних для визначення несправностей асинхронного двигуна із застосуванням штучної нейронної мережі / S. Altaf, M. S. Mehmood, M. Imran // J. of Engineering Sciences. - 2018. - 5, № 2. - С. E16-E21. - Бібліогр.: 24 назв. - англ.Визначення надійності та оцінка промислової системи є важким і важливим проблемним завданням для інженерії керування. У цьому контексті надійність може бути охарактеризована як вірогідність того, що машинна мережа реалізує свої запропоновані функції в умовах спостереження впродовж певного часового проміжку, коли працює система машинної мережі. У цьому дослідженні застосовується метод одиночного датчика для діагностування несправностей залежно від ідентифікації одного параметра. На ранніх етапах важко діагностувати помилку машини через невизначеність у середовищі моделювання. З огляду на ці факти, невизначеності і двозначності в моделюванні, прийняття рішень стає складним завданням і призводить до значних фінансових втрат. Для подолання цих проблем між проявами несправності машини та оцінкою її ступеня в роботі запропоновано новий підхід із застосуванням штучного інтелекту на основі теорії Демпстера-Шафера. Ця теорія дозволяє більш точно визначати стан машини шляхом об'єднання інформації з різних датчиків. Результати числового експерименту демонструють високу ефективність запропонованої методики у порівнянні з дискретними класифікаторами з вихідними даними одиночних датчиків. Індекс рубрикатора НБУВ: З261.632-082.05
Рубрики:
Шифр НБУВ: Ж101239 Пошук видання у каталогах НБУВ
Повний текст Наукова періодика України
![](/irbis_nbuv/images/info.png) Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
|
|
|