Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Кувайскова, Ю.Е. - Предобработка данных при построении модели нейронной сети для прогнозирования состояния техническ...
Кувайскова, Ю.Е. - Предобработка данных при построении модели нейронной сети для прогнозирования состояния техническ...
Нет экз.
Статья
Автор: Кувайскова, Ю.Е.
Искусственный интеллект и принятие решений (электронная версия): Предобработка данных при построении модели нейронной сети для прогнозирования состояния техническ...
2025 г.
ISBN отсутствует
Автор: Кувайскова, Ю.Е.
Искусственный интеллект и принятие решений (электронная версия): Предобработка данных при построении модели нейронной сети для прогнозирования состояния техническ...
2025 г.
ISBN отсутствует
Статья
Кувайскова, Ю.Е.
Предобработка данных при построении модели нейронной сети для прогнозирования состояния технического объекта / Ю.Е. Кувайскова, А.А. Немыкин // Искусственный интеллект и принятие решений (электронная версия). – 2025. – Т. 8 № 1. – С.67-81: табл., рис., граф. – На рус. яз.
Методика для предобработки исходных данных при построении моделей нейронных сетей, включающая алгоритмы поиска выбросов, восстановления пропущенных значений и удаления коррелирующих факторов, специальная программа для реализации предлагаемой методики на языке программирования Python. Исследование эффективности предлагаемой методики, проведенное на примере двух объектов: турбореактивного двигателя и литий-ионного аккумулятора, показавшее повышение точности прогнозирования моделей нейронных сетей примерно в 3–4 раза по сравнению с другими методами при применении предлагаемого подхода предобработки данных.
Ключевые слова = ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ключевые слова РП = обработка данных
Кувайскова, Ю.Е.
Предобработка данных при построении модели нейронной сети для прогнозирования состояния технического объекта / Ю.Е. Кувайскова, А.А. Немыкин // Искусственный интеллект и принятие решений (электронная версия). – 2025. – Т. 8 № 1. – С.67-81: табл., рис., граф. – На рус. яз.
Методика для предобработки исходных данных при построении моделей нейронных сетей, включающая алгоритмы поиска выбросов, восстановления пропущенных значений и удаления коррелирующих факторов, специальная программа для реализации предлагаемой методики на языке программирования Python. Исследование эффективности предлагаемой методики, проведенное на примере двух объектов: турбореактивного двигателя и литий-ионного аккумулятора, показавшее повышение точности прогнозирования моделей нейронных сетей примерно в 3–4 раза по сравнению с другими методами при применении предлагаемого подхода предобработки данных.
Ключевые слова = ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ключевые слова РП = обработка данных

На полку
