Моделирование износа инструмента по результатам вейвлет-преобразования звукового сигнала
Исследуется проблема моделирования износа инструмента по звуковому сигналу. Как основной
 инструмент обработки звукового сигнала предлагается использовать пакетное вейвлет-преобразование. Для
 задачи моделирования износа были использованы многослойная нейронная сеть и нейро-нечеткая&...
Gespeichert in:
| Datum: | 2008 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2008
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6598 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Моделирование износа инструмента по результатам вейвлет-преобразования звукового сигнала / Ю.Н. Внуков, В.И. Дубровин, Ю.С. Афонин, Т.В. Манило // Штучний інтелект. — 2008. — № 1. — С. 73-79. — Бібліогр.: 10 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862635830816800768 |
|---|---|
| author | Внуков, Ю.Н. Дубровин, В.И. Афонин, Ю.С. Манило, Т.В. |
| author_facet | Внуков, Ю.Н. Дубровин, В.И. Афонин, Ю.С. Манило, Т.В. |
| citation_txt | Моделирование износа инструмента по результатам вейвлет-преобразования звукового сигнала / Ю.Н. Внуков, В.И. Дубровин, Ю.С. Афонин, Т.В. Манило // Штучний інтелект. — 2008. — № 1. — С. 73-79. — Бібліогр.: 10 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| description | Исследуется проблема моделирования износа инструмента по звуковому сигналу. Как основной
инструмент обработки звукового сигнала предлагается использовать пакетное вейвлет-преобразование. Для
задачи моделирования износа были использованы многослойная нейронная сеть и нейро-нечеткая
сеть. Исследуется оптимальная нейросетевая структура.
Досліджується проблема моделювання зносу інструменту за звуковим сигналом. Як основний
інструмент обробки звукового сигналу пропонується використовувати пакетне вейвлет-перетворення.
Для задачі моделювання зносу були використані багатошарова нейронна мережа та нейро-нечітка
мережа. Досліджується оптимальна структура нейронної мережі.
The problem of tool wear modeling using acoustic signals is investigated. The packet wavelet transform as
the main mathematical tool for the task of acoustic signal processing is proposed to use. The multi-layer and
fuzzy neural networks for the task of tool wear modeling are used. The optimal neuronet structure is
investigated.
|
| first_indexed | 2025-11-30T20:31:48Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-6598 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-30T20:31:48Z |
| publishDate | 2008 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Внуков, Ю.Н. Дубровин, В.И. Афонин, Ю.С. Манило, Т.В. 2010-03-11T14:04:18Z 2010-03-11T14:04:18Z 2008 Моделирование износа инструмента по результатам вейвлет-преобразования звукового сигнала / Ю.Н. Внуков, В.И. Дубровин, Ю.С. Афонин, Т.В. Манило // Штучний інтелект. — 2008. — № 1. — С. 73-79. — Бібліогр.: 10 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6598 004.94:004.67 Исследуется проблема моделирования износа инструмента по звуковому сигналу. Как основной
 инструмент обработки звукового сигнала предлагается использовать пакетное вейвлет-преобразование. Для
 задачи моделирования износа были использованы многослойная нейронная сеть и нейро-нечеткая
 сеть. Исследуется оптимальная нейросетевая структура. Досліджується проблема моделювання зносу інструменту за звуковим сигналом. Як основний
 інструмент обробки звукового сигналу пропонується використовувати пакетне вейвлет-перетворення.
 Для задачі моделювання зносу були використані багатошарова нейронна мережа та нейро-нечітка
 мережа. Досліджується оптимальна структура нейронної мережі. The problem of tool wear modeling using acoustic signals is investigated. The packet wavelet transform as
 the main mathematical tool for the task of acoustic signal processing is proposed to use. The multi-layer and
 fuzzy neural networks for the task of tool wear modeling are used. The optimal neuronet structure is
 investigated. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Моделирование объектов и процессов Моделирование износа инструмента по результатам вейвлет-преобразования звукового сигнала Моделювання зносу інструменту за результатами вейвлет-перетворення звукового сигналу Tool Wear Modeling from Results of the Packet Wavelet Transform of Acoustic Signals Article published earlier |
| spellingShingle | Моделирование износа инструмента по результатам вейвлет-преобразования звукового сигнала Внуков, Ю.Н. Дубровин, В.И. Афонин, Ю.С. Манило, Т.В. Моделирование объектов и процессов |
| title | Моделирование износа инструмента по результатам вейвлет-преобразования звукового сигнала |
| title_alt | Моделювання зносу інструменту за результатами вейвлет-перетворення звукового сигналу Tool Wear Modeling from Results of the Packet Wavelet Transform of Acoustic Signals |
| title_full | Моделирование износа инструмента по результатам вейвлет-преобразования звукового сигнала |
| title_fullStr | Моделирование износа инструмента по результатам вейвлет-преобразования звукового сигнала |
| title_full_unstemmed | Моделирование износа инструмента по результатам вейвлет-преобразования звукового сигнала |
| title_short | Моделирование износа инструмента по результатам вейвлет-преобразования звукового сигнала |
| title_sort | моделирование износа инструмента по результатам вейвлет-преобразования звукового сигнала |
| topic | Моделирование объектов и процессов |
| topic_facet | Моделирование объектов и процессов |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6598 |
| work_keys_str_mv | AT vnukovûn modelirovanieiznosainstrumentaporezulʹtatamveivletpreobrazovaniâzvukovogosignala AT dubrovinvi modelirovanieiznosainstrumentaporezulʹtatamveivletpreobrazovaniâzvukovogosignala AT afoninûs modelirovanieiznosainstrumentaporezulʹtatamveivletpreobrazovaniâzvukovogosignala AT manilotv modelirovanieiznosainstrumentaporezulʹtatamveivletpreobrazovaniâzvukovogosignala AT vnukovûn modelûvannâznosuínstrumentuzarezulʹtatamiveivletperetvorennâzvukovogosignalu AT dubrovinvi modelûvannâznosuínstrumentuzarezulʹtatamiveivletperetvorennâzvukovogosignalu AT afoninûs modelûvannâznosuínstrumentuzarezulʹtatamiveivletperetvorennâzvukovogosignalu AT manilotv modelûvannâznosuínstrumentuzarezulʹtatamiveivletperetvorennâzvukovogosignalu AT vnukovûn toolwearmodelingfromresultsofthepacketwavelettransformofacousticsignals AT dubrovinvi toolwearmodelingfromresultsofthepacketwavelettransformofacousticsignals AT afoninûs toolwearmodelingfromresultsofthepacketwavelettransformofacousticsignals AT manilotv toolwearmodelingfromresultsofthepacketwavelettransformofacousticsignals |