NEURAL NETWORK SYSTEM FOR DIAGNOSTICS OF AVIATION DESIGNATION PRODUCTS
Наукові журнали НАУ
Переглянути архів ІнформаціяПоле | Співвідношення | |
Title |
NEURAL NETWORK SYSTEM FOR DIAGNOSTICS OF AVIATION DESIGNATION PRODUCTS
НЕЙРОМЕРЕЖНА СИСТЕМА ДІАГНОСТИКИ ВИРОБІВ АВІАЦІЙНОГО ПРИЗНАЧЕННЯ НЕЙРОМЕРЕЖНА СИСТЕМА ДІАГНОСТИКИ ВИРОБІВ АВІАЦІЙНОГО ПРИЗНАЧЕННЯ |
|
Creator |
Єременко, В.; Національний авіаційний університет
Переїденко, А.; Національний авіаційний університет Роганьков, В.; Національний авіаційний університет |
|
Subject |
—
— — cellular panels; demerit rating system; neural network нейронна мережа; система класифікації дефектів; стільникові панелі |
|
Description |
In the article for solving the classification problem of the technical state of the object, proposed to use a hybrid neural network with a Kohonen layer and multilayer perceptron. The information-measuring system can be used for standardless diagnostics, cluster analysis and to classify the products which made from composite materials. The advantage of this architecture is flexibility, high performance, ability to use different methods for collecting diagnostic information about unit under test, high reliability of information processing
Досліджено використання штучних нейронних мереж для класифікації дефектівстільникових панелей. Описано алгоритм побудови та принцип дії системи класифікаціїдефектів на основі гібридної нейронної мережі. Наведено результати використаннярозробленої системи для діагностики технічного стану стільникових панелей.Use of artificial neural networks for classification of defects in cellular panels was introducedand investigated. Algorithm of construction and principles of operation demerit rating system whichbased on hybrid neural network is described. Results of practical use developed system fordiagnostics of a cellular panels’ technical condition was represented.Исследовано использование искусственных нейронных сетей для классификации дефектовсотовых панелей. Описаны алгоритм построения и принцип действия системы классификациидефектов на основе гибридной нейронной cети. Приведены результаты использованияразработанной системы для диагностики технического состояния сотовых панелей. Для вирішення задачі класифікації технічного стану об’єкта контролю запропоновано ви-користовувати гібридну нейронну мережу, що складається з шару Кохонена та багатошаро-вого персептрону. Показано, що розглянуту систему можна використати для вирішення задачбезеталонної діагностики, кластерного аналізу та класифікації стану виробів ізкомпозиційних матеріалів. Наведено переваги системи: гнучкість її архітектури, високашвидкодія, можливість використання з різними методами збору діагностичної інформаціїпро об’єкт контролю, висока достовірність обробки інформації |
|
Publisher |
National Aviation University
|
|
Contributor |
—
— — |
|
Date |
2011-02-01
|
|
Type |
—
— — — |
|
Format |
application/pdf
|
|
Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/visnik/article/view/18
|
|
Source |
Proceedings of National Aviation University; Том 47, № 2 (2011); 88-95
Вестник Национального авиационного университета; Том 47, № 2 (2011); 88-95 Вісник Національного Авіаційного Університету; Том 47, № 2 (2011); 88-95 |
|
Language |
uk
|
|
Coverage |
—
— — |
|
Rights |
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
|
|