Адаптивний нейромережевий комплекс для автоматичної діагностики стохастичних динамічних об’єктів атомної електростанції

Запропоновано підхід до навчання та автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури на основі топології Кохонена в умовах апріорної невизначеності множини класів, що підлягають розпізнаванню. Цей підхід реалізовано на основі визначення моменту розладки випадкового часового ряду, із вик...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2010
Main Author: Шараєвський, Г.І.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут програмних систем НАН України 2010
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/14669
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Адаптивний нейромережевий комплекс для автоматичної діагностики стохастичних динамічних об’єктів атомної електростанції/ Шараєвський, Г.І. // Пробл. програмув. — 2010. — № 2-3. — С. 611-615. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-14669
record_format dspace
spelling Шараєвський, Г.І.
2010-12-27T14:07:17Z
2010-12-27T14:07:17Z
2010
Адаптивний нейромережевий комплекс для автоматичної діагностики стохастичних динамічних об’єктів атомної електростанції/ Шараєвський, Г.І. // Пробл. програмув. — 2010. — № 2-3. — С. 611-615. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.
1727-4907
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/14669
004.032.26
Запропоновано підхід до навчання та автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури на основі топології Кохонена в умовах апріорної невизначеності множини класів, що підлягають розпізнаванню. Цей підхід реалізовано на основі визначення моменту розладки випадкового часового ряду, із використанням авторегресійної моделі.
In this work the approach for training and automated adaptation of diagnostic neuro-networking structure on the basis of Kohonen’s topology in conditions of a priori uncertainty of many classes to be recognized is proposed. This approach is implemented on the basis of determination of the moment of disorder of random time series using the autoregressive model.
uk
Інститут програмних систем НАН України
Прикладне програмне забезпечення
Адаптивний нейромережевий комплекс для автоматичної діагностики стохастичних динамічних об’єктів атомної електростанції
Adaptive neuro-networking complex for automated diagnostics of stochastic dynamic objects of nuclear power-station
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Адаптивний нейромережевий комплекс для автоматичної діагностики стохастичних динамічних об’єктів атомної електростанції
spellingShingle Адаптивний нейромережевий комплекс для автоматичної діагностики стохастичних динамічних об’єктів атомної електростанції
Шараєвський, Г.І.
Прикладне програмне забезпечення
title_short Адаптивний нейромережевий комплекс для автоматичної діагностики стохастичних динамічних об’єктів атомної електростанції
title_full Адаптивний нейромережевий комплекс для автоматичної діагностики стохастичних динамічних об’єктів атомної електростанції
title_fullStr Адаптивний нейромережевий комплекс для автоматичної діагностики стохастичних динамічних об’єктів атомної електростанції
title_full_unstemmed Адаптивний нейромережевий комплекс для автоматичної діагностики стохастичних динамічних об’єктів атомної електростанції
title_sort адаптивний нейромережевий комплекс для автоматичної діагностики стохастичних динамічних об’єктів атомної електростанції
author Шараєвський, Г.І.
author_facet Шараєвський, Г.І.
topic Прикладне програмне забезпечення
topic_facet Прикладне програмне забезпечення
publishDate 2010
language Ukrainian
publisher Інститут програмних систем НАН України
format Article
title_alt Adaptive neuro-networking complex for automated diagnostics of stochastic dynamic objects of nuclear power-station
description Запропоновано підхід до навчання та автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури на основі топології Кохонена в умовах апріорної невизначеності множини класів, що підлягають розпізнаванню. Цей підхід реалізовано на основі визначення моменту розладки випадкового часового ряду, із використанням авторегресійної моделі. In this work the approach for training and automated adaptation of diagnostic neuro-networking structure on the basis of Kohonen’s topology in conditions of a priori uncertainty of many classes to be recognized is proposed. This approach is implemented on the basis of determination of the moment of disorder of random time series using the autoregressive model.
issn 1727-4907
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/14669
citation_txt Адаптивний нейромережевий комплекс для автоматичної діагностики стохастичних динамічних об’єктів атомної електростанції/ Шараєвський, Г.І. // Пробл. програмув. — 2010. — № 2-3. — С. 611-615. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.
work_keys_str_mv AT šaraêvsʹkiigí adaptivniineiromereževiikompleksdlâavtomatičnoídíagnostikistohastičnihdinamíčnihobêktívatomnoíelektrostancíí
AT šaraêvsʹkiigí adaptiveneuronetworkingcomplexforautomateddiagnosticsofstochasticdynamicobjectsofnuclearpowerstation
first_indexed 2025-12-07T17:38:00Z
last_indexed 2025-12-07T17:38:00Z
_version_ 1850871990364143616