Разработка конфигуратора нейро-нечёткой сети для прогнозирования коэффициента загрузки оборудования

Detaylı Bibliyografya
Parent link:Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XIX Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 26-29 апреля 2022 г./ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; под ред. И. А. Курзиной, Г. А. Вороновой.— , 2022
Т. 3 : Математика.— 2022.— [С. 99-101]
Yazar: Ильина C. А.
Müşterek Yazar: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа ядерных технологий Отделение экспериментальной физики
Diğer Yazarlar: Семенов М. Е. Михаил Евгеньевич (727)
Özet:Заглавие с экрана
In this article, the creation of network configurator based on adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been descripted. The proposed network used to predict the load factor of production equipment based on data from sensors (SCADA), operational reports and simulation model. The load factor of production equipment has been predicted with error less than 5%.
Dil:Rusça
Baskı/Yayın Bilgisi: 2022
Konular:
Online Erişim:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/72974
Materyal Türü: Elektronik Kitap Bölümü
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=634718
Diğer Bilgiler
Özet:Заглавие с экрана
In this article, the creation of network configurator based on adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been descripted. The proposed network used to predict the load factor of production equipment based on data from sensors (SCADA), operational reports and simulation model. The load factor of production equipment has been predicted with error less than 5%.