Сибирский федеральный университет 
Перевод названия: USING MODERN MATHEMATICAL METHODS IN PROBLEMS OF IDENTIFICATION OF COMPLEX TECHNICAL OBJECTS
Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Молодые ученые в решении актуальных проблем науки; Красноярск; Красноярск
Год издания: 2017
Ключевые слова: identification, mathematical modeling, automation, neural networks, идентификация, математическое моделирование, автоматизация, нейронные сети
Аннотация: Рассматривается проблема математического описания слабо формализованных сложных технических объектов. В качестве метода анализа данных система предложены Перцептивный анализ данных (ПАД) и Искусственные нейронные сети (ИНС). Сделан вывод о преимуществах использования ИНС при решении данного класса задач. This article deals with the problem of mathematical description of poorly formalized complex technical objects. As a method of data analysis, the system proposed Perceptual Data Analysis (PAD) and Artificial Neural Networks (ANN). The conclusion is made about the advantages of using ANN for solving this class of problems.
Издание
Журнал: Молодые ученые в решении актуальных проблем науки
Номера страниц: 499-500
Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"
Персоны
- Посконин М.В. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева)
- Калинин А.О. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева)
- Сарамуд М.В. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева)
- Лосев В.В. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева)
- Ковалев И.В. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева)
- Попов А.М. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева)
Вхождение в базы данных
Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.