Станкоинструмент - журнал - Материалы тега

главная

eng

Вход

Архив журнала

Журналы

Медиаданные

Редакционная политика

© 2001-2025
РИЦ Техносфера
Все права защищены
Тел. +7 (495) 234-0110
Оферта

R&W

ISSN 2499-9407

Книги по станкостроению

Статьи

Станкоинструмент #4/2024

Новости // все новости

17.03.2025

04.03.2025

События // все события

c 17.04.2025 до 18.04.2025

Тег "neural network"

Электроника НТБ #1/2025
С. Дворников, С. Дворников, И. Киршина, О. Лифанова, О. Тихоненкова
РАСПОЗНАВАНИЕ КАРДИОСИГНАЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

DOI: 10.22184/1992-4178.2025.242.1.136.142 Рассмотрено применение нейронных сетей для распознавания кардиосигналов, получаемых из фонендоскопа. Приведена информация об основных этапах реализации процедур обучения нейронной сети и принятия решений при последующей классификации. Представлены результаты обработки кардиосигналов методами статистического анализа и машинного обучения.

Наноиндустрия #5/2021
О.В.Синицына, М.М.Воробьев, И.В.Яминский
Автоматизированный поиск наночастиц на изображениях зондовой микроскопии с использованием нейронной сети

DOI: 10.22184/1993-8578.2021.14.5.276.280 Использование автоматизированного поиска объектов в зондовой микроскопии дает ряд серьезных преимуществ: высокую скорость обработки данных, минимизацию влияния экспериментатора на процесс измерений, возможность увеличить объем данных, используемых для анализа. В данной работе на примере данных атомно-силовой микроскопии белковых наночастиц мы показали, что для поиска наночастиц, размеры которых сравнимы с уровнем шума, более точный результат дает алгоритм с использованием нейронной сети, тогда как более крупные наночастицы более точно выделяет пороговый алгоритм.

Станкоинструмент #1/2021
К. ПОТАПОВ, А. КОМШИН, А. СЫРИЦКИЙ
ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ФАЗОХРОНОМЕТРИИ

DOI: 10.22184/2499-9407.2021.22.1.60.63 Показано использование однослойного перцептрона с учителем для диагностики состояния подшипника переднего шпиндельного узла токарного станка в двух состояниях: норма (0), подшипник не затянут (1), в рамках фазохронометрического подхода к диагностике циклических машин и механизмов. Рассмотрен подбор параметров для оптимальной конфигурации нейронной сети.

Аналитика #3/2019
А. И. Юхно, Н. К. Плуготаренко
Нейросетевое моделирование содержания хлороформа в питьевой воде при водоподготовке

Работа посвящена применению нейросетевого моделирования в сфере водоподготовки. Разработана нейросетевая модель, способная прогнозировать концентрации хлороформа, образующиеся в ходе хлорирования питьевой воды, в зависимости от параметров качества воды. Проведена серия компьютерных экспериментов по исследованию влияния отдельных факторов на целевой параметр. Построенная нейросетевая модель дает возможность создания системы контроля над содержанием хлорорганических соединений в питьевой воде, тем самым обеспечивая условия более безопасного водопотребления.