Подбор порога обнаружения дефектов трубы с целью устранения ошибок первого рода и уменьшения ошибок второго рода; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 2, № 1
| Parent link: | Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика: сетевое издание/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет.— .— Томск: ТПУ, 2023-.— 2413-1830 Т. 2, № 1.— 2024.— С. 24-29 |
|---|---|
| Hovedforfatter: | |
| Summary: | В данной статье рассмотрена проблема пропуска дефекта нейронной сетью при дефектоскопии внутренней поверхности трубы, а также проблема «ложного срабатывания», т. е. обнаружения дефекта там, где его нет. В результате исследования выбраны метрики, позволяющие устранить ошибку первого рода и уменьшить количество ошибок второго рода, экспериментально определено пороговое значение, которое устраняет вероятность пропуска дефекта, а также проведен анализ работы системы с подобранным пороговым значением This article discusses the problem of missing a defect by a neural network during flaw detection of a pipe inner surface, as well as the problem of “false positives”, i. e. detecting a defect where there is none. As a result of the study, metrics were selected to eliminate the errors of the first type and reduce the number of errors of the second type. A threshold value was experimentally determined that eliminates the likelihood of missing a defect. Analysis of the system operation with a selected threshold value was carried out Текстовый файл |
| Sprog: | russisk |
| Udgivet: |
2024
|
| Fag: | |
| Online adgang: | https://earchive.tpu.ru/handle/11683/82169 https://doi.org/10.18799/29495407/2024/1/47 |
| Format: | Electronisk Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=675879 |
MARC
| LEADER | 00000naa2a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 675879 | ||
| 005 | 20250117181114.0 | ||
| 090 | |a 675879 | ||
| 100 | |a 20241025d2024 k||y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 200 | 1 | |a Подбор порога обнаружения дефектов трубы с целью устранения ошибок первого рода и уменьшения ошибок второго рода |d Selection of the threshold for detecting pipe defects to eliminate the errors of the first type and reduce the errors of the second type |z eng |f Николай Константинович Половников | |
| 320 | |a Список литературы: с. 28-29 (8 назв.) | ||
| 330 | |a В данной статье рассмотрена проблема пропуска дефекта нейронной сетью при дефектоскопии внутренней поверхности трубы, а также проблема «ложного срабатывания», т. е. обнаружения дефекта там, где его нет. В результате исследования выбраны метрики, позволяющие устранить ошибку первого рода и уменьшить количество ошибок второго рода, экспериментально определено пороговое значение, которое устраняет вероятность пропуска дефекта, а также проведен анализ работы системы с подобранным пороговым значением | ||
| 330 | |a This article discusses the problem of missing a defect by a neural network during flaw detection of a pipe inner surface, as well as the problem of “false positives”, i. e. detecting a defect where there is none. As a result of the study, metrics were selected to eliminate the errors of the first type and reduce the number of errors of the second type. A threshold value was experimentally determined that eliminates the likelihood of missing a defect. Analysis of the system operation with a selected threshold value was carried out | ||
| 336 | |a Текстовый файл | ||
| 461 | 1 | |0 672190 |9 672190 |t Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика |o сетевое издание |f Национальный исследовательский Томский политехнический университет |c Томск |n ТПУ |d 2023- |x 2413-1830 | |
| 463 | 1 | |0 675648 |9 675648 |t Т. 2, № 1 |d 2024 |v С. 24-29 | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a нейронная сеть | |
| 610 | 1 | |a дефектоскопия | |
| 610 | 1 | |a ошибки первого и второго рода | |
| 610 | 1 | |a пороговое значение | |
| 610 | 1 | |a метрика полноты | |
| 610 | 1 | |a метрика точности | |
| 610 | 1 | |a neural network | |
| 610 | 1 | |a defect detection | |
| 610 | 1 | |a errors of the first and the second type | |
| 610 | 1 | |a threshold value | |
| 610 | 1 | |a recall metric | |
| 610 | 1 | |a precision metric | |
| 700 | 1 | |a Половников |b Н. К. |g Николай Константинович | |
| 801 | 0 | |a RU |b 63413507 |c 20241025 | |
| 850 | |a 63413507 | ||
| 856 | 4 | |u https://earchive.tpu.ru/handle/11683/82169 |z https://earchive.tpu.ru/handle/11683/82169 | |
| 856 | 4 | |u https://doi.org/10.18799/29495407/2024/1/47 |z https://doi.org/10.18799/29495407/2024/1/47 | |
| 942 | |c CF | ||