Нейросетевые методы распознавания выходного сигнала многопараметрических сенсоров
В статье рассмотрено применение искусственных нейронных сетей для повышения точности распознавания
 сигнала многопараметрических сенсоров, погрешности которых описаны набором матмоделей,
 исчерпывающим все комбинации отклонений характеристик преобразования. Путем имитационного&#x...
Збережено в:
| Дата: | 2009 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2009
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7821 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Нейросетевые методы распознавания выходного сигнала многопараметрических сенсоров / В.В. Кочан // Штучний інтелект. — 2009. — № 1. — С. 125-129. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862715288366088192 |
|---|---|
| author | Кочан, В.В. |
| author_facet | Кочан, В.В. |
| citation_txt | Нейросетевые методы распознавания выходного сигнала многопараметрических сенсоров / В.В. Кочан // Штучний інтелект. — 2009. — № 1. — С. 125-129. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| description | В статье рассмотрено применение искусственных нейронных сетей для повышения точности распознавания
сигнала многопараметрических сенсоров, погрешности которых описаны набором матмоделей,
исчерпывающим все комбинации отклонений характеристик преобразования. Путем имитационного
моделирования исследована погрешность распознавания выходного сигнала одномодульной и
многомодульной нейронной сетью.
У статті розглянуто використання штучних нейронних мереж для підвищення точності розпізнавання
сигналу багатопараметричних сенсорів, похибки яких описані набором математичних моделей, що вичерпують
всі можливі комбінації відхилень характеристик перетворення. Шляхом імітаційного моделювання досліджена
похибка розпізнавання вихідного сигналу одномодульною та багатомодульною нейронною мережею.
The application of artificial neural networks is described for improvement of recognition accuracy of multisensor
signal. The errors of multi-sensor signal are modeled by the set of mathematical models which cover
all possible combinations of conversion characteristic deviations. The recognition of output signal by single
and modular neural network is researched by simulation modeling.
|
| first_indexed | 2025-12-07T17:57:00Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-7821 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T17:57:00Z |
| publishDate | 2009 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Кочан, В.В. 2010-04-13T13:35:00Z 2010-04-13T13:35:00Z 2009 Нейросетевые методы распознавания выходного сигнала многопараметрических сенсоров / В.В. Кочан // Штучний інтелект. — 2009. — № 1. — С. 125-129. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7821 004.93 В статье рассмотрено применение искусственных нейронных сетей для повышения точности распознавания
 сигнала многопараметрических сенсоров, погрешности которых описаны набором матмоделей,
 исчерпывающим все комбинации отклонений характеристик преобразования. Путем имитационного
 моделирования исследована погрешность распознавания выходного сигнала одномодульной и
 многомодульной нейронной сетью. У статті розглянуто використання штучних нейронних мереж для підвищення точності розпізнавання
 сигналу багатопараметричних сенсорів, похибки яких описані набором математичних моделей, що вичерпують
 всі можливі комбінації відхилень характеристик перетворення. Шляхом імітаційного моделювання досліджена
 похибка розпізнавання вихідного сигналу одномодульною та багатомодульною нейронною мережею. The application of artificial neural networks is described for improvement of recognition accuracy of multisensor
 signal. The errors of multi-sensor signal are modeled by the set of mathematical models which cover
 all possible combinations of conversion characteristic deviations. The recognition of output signal by single
 and modular neural network is researched by simulation modeling. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Нейросетевые и нечеткие системы Нейросетевые методы распознавания выходного сигнала многопараметрических сенсоров Нейромережні методи розпізнавання вихідного сигналу багатопараметричних сенсорів Article published earlier |
| spellingShingle | Нейросетевые методы распознавания выходного сигнала многопараметрических сенсоров Кочан, В.В. Нейросетевые и нечеткие системы |
| title | Нейросетевые методы распознавания выходного сигнала многопараметрических сенсоров |
| title_alt | Нейромережні методи розпізнавання вихідного сигналу багатопараметричних сенсорів |
| title_full | Нейросетевые методы распознавания выходного сигнала многопараметрических сенсоров |
| title_fullStr | Нейросетевые методы распознавания выходного сигнала многопараметрических сенсоров |
| title_full_unstemmed | Нейросетевые методы распознавания выходного сигнала многопараметрических сенсоров |
| title_short | Нейросетевые методы распознавания выходного сигнала многопараметрических сенсоров |
| title_sort | нейросетевые методы распознавания выходного сигнала многопараметрических сенсоров |
| topic | Нейросетевые и нечеткие системы |
| topic_facet | Нейросетевые и нечеткие системы |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7821 |
| work_keys_str_mv | AT kočanvv neirosetevyemetodyraspoznavaniâvyhodnogosignalamnogoparametričeskihsensorov AT kočanvv neiromerežnímetodirozpíznavannâvihídnogosignalubagatoparametričnihsensorív |