Классификация типов поверхностей мобильного робота с использованием рекуррентных нейронных сетей; Молодежь и современные информационные технологии
| Parent link: | Молодежь и современные информационные технологии.— 2026.— С. 405-408 |
|---|---|
| Autor principal: | |
| Altres autors: | |
| Sumari: | В статье исследуется точность классификации подстилающих поверхностей на основе использования современных рекуррентных нейронных сетей LSTM, GRU и архитектуры глубокого обучения MAMBA по информации с сенсорной системы мобильного робота: токов двигателей, скоростей вращения колес, энергетических показателей. Демонстрируются высокие точности 97 % (LSTM), 97,1 % (GRU) и 97,8 % (Mamba). Проведен анализ ошибок нейронных сетей от направления движения робота Текстовый файл |
| Idioma: | rus |
| Publicat: |
2026
|
| Matèries: | |
| Accés en línia: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/139111 |
| Format: | Electrònic Capítol de llibre |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=687434 |
| Sumari: | В статье исследуется точность классификации подстилающих поверхностей на основе использования современных рекуррентных нейронных сетей LSTM, GRU и архитектуры глубокого обучения MAMBA по информации с сенсорной системы мобильного робота: токов двигателей, скоростей вращения колес, энергетических показателей. Демонстрируются высокие точности 97 % (LSTM), 97,1 % (GRU) и 97,8 % (Mamba). Проведен анализ ошибок нейронных сетей от направления движения робота Текстовый файл |
|---|