Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Дьяков, И.Ф. - Прогнозирование потребности в запасных частях транспортного средства на основе нейронной сети
Дьяков, И.Ф. - Прогнозирование потребности в запасных частях транспортного средства на основе нейронной сети
Нет экз.
Статья
Автор: Дьяков, И.Ф.
Автоматизация. Современные технологии: Прогнозирование потребности в запасных частях транспортного средства на основе нейронной сети
б.г.
ISBN отсутствует
Автор: Дьяков, И.Ф.
Автоматизация. Современные технологии: Прогнозирование потребности в запасных частях транспортного средства на основе нейронной сети
б.г.
ISBN отсутствует
Статья
Дьяков, И.Ф.
Прогнозирование потребности в запасных частях транспортного средства на основе нейронной сети / И.Ф. Дьяков, Ю.В. Моисеев, В.И. Дьяков // Автоматизация. Современные технологии. – 2025. – Т. 79. - № 7. – С.305-309: ил. - Библиогр.: 8 назв.
Метод прогнозирования потребности в запасных частях для проведения текущего ремонта в условиях эксплуатации. Значения энергозатрат на перевозку грузов и деформацию деталей, выраженные в аналитической форме. Для прогнозирования долгосрочного запаса деталей использованы сверточные нейронные сети, которые способны эффективно извлекать локальные паттерны. Архитектура нейронной сети позволяет ускорить процесс обучения за счет обратного распространения ошибки и повысить качество ее работы. Алгоритм обратного распространения является эффективным средством для обучения многослойных нейронных сетей.
Ключевые слова РП = экономика и организация производства
Ключевые слова РП = средство транспортное
Ключевые слова РП = деталь
Ключевые слова РП = сеть нейронная
Ключевые слова РП = обучение машинное
Ключевые слова РП = алгоритм обучения
Дьяков, И.Ф.
Прогнозирование потребности в запасных частях транспортного средства на основе нейронной сети / И.Ф. Дьяков, Ю.В. Моисеев, В.И. Дьяков // Автоматизация. Современные технологии. – 2025. – Т. 79. - № 7. – С.305-309: ил. - Библиогр.: 8 назв.
Метод прогнозирования потребности в запасных частях для проведения текущего ремонта в условиях эксплуатации. Значения энергозатрат на перевозку грузов и деформацию деталей, выраженные в аналитической форме. Для прогнозирования долгосрочного запаса деталей использованы сверточные нейронные сети, которые способны эффективно извлекать локальные паттерны. Архитектура нейронной сети позволяет ускорить процесс обучения за счет обратного распространения ошибки и повысить качество ее работы. Алгоритм обратного распространения является эффективным средством для обучения многослойных нейронных сетей.
Ключевые слова РП = экономика и организация производства
Ключевые слова РП = средство транспортное
Ключевые слова РП = деталь
Ключевые слова РП = сеть нейронная
Ключевые слова РП = обучение машинное
Ключевые слова РП = алгоритм обучения

На полку
