2025-02-23T10:59:39-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-58649%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T10:59:39-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-58649%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T10:59:39-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-23T10:59:39-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Оценка параметров DN-распределения с помощью помехоустойчивой кластеризации для автоматизированных систем технической диагностики
Разработан метод оценки параметров DN-распределения при отбраковочных испытаниях изделий электронной техники и процедура реализации этого метода. Повышение помехоустойчивости и снижение погрешности процедуры отбраковки достигается за счет применения мультистартового субградиентного итеративного мето...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2010
|
| Series: | Штучний інтелект |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/58649 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| id |
irk-123456789-58649 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-586492014-03-30T04:01:22Z Оценка параметров DN-распределения с помощью помехоустойчивой кластеризации для автоматизированных систем технической диагностики Щербакова, Г.Ю. Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений Разработан метод оценки параметров DN-распределения при отбраковочных испытаниях изделий электронной техники и процедура реализации этого метода. Повышение помехоустойчивости и снижение погрешности процедуры отбраковки достигается за счет применения мультистартового субградиентного итеративного метода адаптивной кластеризации в пространстве вейвлет-преобразования. Розроблено метод визначення параметрів DN-розподілу для оцінки надійності під час відбраковування виробів електронної техніки. Запропоновано процедуру реалізації цього методу. Підвищення завадостійкості і достовірності процедури відбраковування досягається за рахунок використання мультистартового субградієнтного ітеративного методу адаптивної кластеризації в просторі вейвлет-перетворення. The DN-distribution parameters evaluation method and own implementation procedure for the reliability estimation in time of electronic components accelerated life test was carrying out. In that procedure multi starting sub gradient iterative clustering methods for electronic components division in two groups by reliability level is used. That division procedure noise immunity increasing and error decreasing by applying of this clustering method was achieved. 2010 Article Оценка параметров DN-распределения с помощью помехоустойчивой кластеризации для автоматизированных систем технической диагностики / Г.Ю. Щербакова // Штучний інтелект. — 2010. — № 4. — С. 491-496. — Бібліогр.: 10 назв. — рос. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/58649 621.382 ru Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений |
| spellingShingle |
Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений Щербакова, Г.Ю. Оценка параметров DN-распределения с помощью помехоустойчивой кластеризации для автоматизированных систем технической диагностики Штучний інтелект |
| description |
Разработан метод оценки параметров DN-распределения при отбраковочных испытаниях изделий электронной техники и процедура реализации этого метода. Повышение помехоустойчивости и снижение погрешности процедуры отбраковки достигается за счет применения мультистартового субградиентного итеративного метода адаптивной кластеризации в пространстве вейвлет-преобразования. |
| format |
Article |
| author |
Щербакова, Г.Ю. |
| author_facet |
Щербакова, Г.Ю. |
| author_sort |
Щербакова, Г.Ю. |
| title |
Оценка параметров DN-распределения с помощью помехоустойчивой кластеризации для автоматизированных систем технической диагностики |
| title_short |
Оценка параметров DN-распределения с помощью помехоустойчивой кластеризации для автоматизированных систем технической диагностики |
| title_full |
Оценка параметров DN-распределения с помощью помехоустойчивой кластеризации для автоматизированных систем технической диагностики |
| title_fullStr |
Оценка параметров DN-распределения с помощью помехоустойчивой кластеризации для автоматизированных систем технической диагностики |
| title_full_unstemmed |
Оценка параметров DN-распределения с помощью помехоустойчивой кластеризации для автоматизированных систем технической диагностики |
| title_sort |
оценка параметров dn-распределения с помощью помехоустойчивой кластеризации для автоматизированных систем технической диагностики |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| publishDate |
2010 |
| topic_facet |
Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/58649 |
| citation_txt |
Оценка параметров DN-распределения с помощью помехоустойчивой кластеризации для автоматизированных систем технической диагностики / Г.Ю. Щербакова // Штучний інтелект. — 2010. — № 4. — С. 491-496. — Бібліогр.: 10 назв. — рос. |
| series |
Штучний інтелект |
| work_keys_str_mv |
AT ŝerbakovagû ocenkaparametrovdnraspredeleniâspomoŝʹûpomehoustojčivojklasterizaciidlâavtomatizirovannyhsistemtehničeskojdiagnostiki |
| first_indexed |
2023-10-18T18:32:38Z |
| last_indexed |
2023-10-18T18:32:38Z |
| _version_ |
1796144495822110720 |