Разработка конфигуратора нейро-нечёткой сети для прогнозирования коэффициента загрузки оборудования; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика

Bibliografski detalji
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]
Glavni autor: Ильина C. А.
Autor kompanije: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа ядерных технологий Отделение экспериментальной физики
Daljnji autori: Семенов М. Е. Михаил Евгеньевич (научный руководитель)
Sažetak: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%.
Jezik:ruski
Izdano: 2022
Teme:
Online pristup:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/72974
Format: Elektronički Poglavlje knjige
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=634718

MARC

LEADER 00000naa2a2200000 4500
001 634718
005 20231101133827.0
035 |a (RuTPU)RU\TPU\conf\36536 
035 |a RU\TPU\conf\36535 
090 |a 634718 
100 |a 20220822d2022 k y0rusy50 ca 
101 0 |a rus  |d eng 
102 |a RU 
105 |a y z 100zy 
135 |a drcn ---uucaa 
181 0 |a i  
182 0 |a b 
200 1 |a Разработка конфигуратора нейро-нечёткой сети для прогнозирования коэффициента загрузки оборудования  |d Development of a configurator of a neural-fuzzy network for predicting the load factor of equipment  |f C. А. Ильина  |g науч. рук. М. Е. Семенов 
203 |a Текст  |c электронный 
230 |a 1 компьютерный файл (pdf; 299 Kb) 
300 |a Заглавие с экрана 
320 |a [Библиогр.: с. 101 (5 назв.)] 
330 |a 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%. 
461 1 |0 (RuTPU)RU\TPU\conf\36478  |t Перспективы развития фундаментальных наук  |l Prospects of Fundamental Sciences Development  |o сборник научных трудов XIX Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 26-29 апреля 2022 г.  |o в 7 т.  |f Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; под ред. И. А. Курзиной, Г. А. Вороновой  |d 2022 
463 1 |0 (RuTPU)RU\TPU\conf\36480  |t Т. 3 : Математика  |v [С. 99-101]  |d 2022 
510 1 |a Development of a configurator of a neural-fuzzy network for predicting the load factor of equipment  |z eng 
610 1 |a электронный ресурс 
610 1 |a труды учёных ТПУ 
610 1 |a конфигураторы 
610 1 |a нейро-нечеткие сети 
610 1 |a прогнозирование 
610 1 |a коэффициенты 
610 1 |a загрузки 
610 1 |a оборудование 
700 1 |a Ильина  |b C. А. 
702 1 |a Семенов  |b М. Е.  |c математик  |c доцент Томского политехнического университета, кандидат физико-математических наук  |f 1978-  |g Михаил Евгеньевич  |2 stltpush  |4 727 
712 0 2 |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет  |b Инженерная школа ядерных технологий  |b Отделение экспериментальной физики  |h 7865  |2 stltpush  |3 (RuTPU)RU\TPU\col\23549 
801 2 |a RU  |b 63413507  |c 20220908  |g RCR 
856 4 |u http://earchive.tpu.ru/handle/11683/72974 
942 |c BK