Искусственный интеллект и принятие решений
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Искусственный интеллект и принятие решений:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Искусственный интеллект и принятие решений, 2020, выпуск 1, страницы 80–87
DOI: https://doi.org/10.14357/20718594200108 (Mi iipr130) 		 
Эта публикация цитируется в 23 научных статьях (всего в 23 статьях)

Эволюционные вычисления и мягкие вычисления

Анализ параметров промышленных сетей с применением нейросетевой обработки

Р. Ф. Гибадуллинa, Д. В. Лекомцевa, М. Ю. Перухинb

a Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева, г. Казань, Россия
b Казанский национальный исследовательский технологический университет, г. Казань, Россия
PDF полного текста (623 kB) Список цитирования (23)
DOI: https://doi.org/10.14357/20718594200108
Аннотация: В статье использованы искусственные нейронные сети и диагностическая информация сети для оценки состояния PROFINET (сеть полевого уровня). Особое внимание уделено предварительной обработке данных, которое выполняется с помощью квантования, выравнивания данных, уменьшения количества входов и других методов для создания новых версий набора данных с целью повышения точности. Полученные в ряде экспериментов параметры показывают, какие подходы к предварительной обработке данных дают наилучшие результаты, которые были оценены на двух наборах. Работа открывает возможности для повышения точности обработки данных.
Ключевые слова: PROFINET, промышленный Ethernet, диагностика сети, искусственные нейронные сети, машинное обучение, предварительная обработка данных.
Англоязычная версия:
Scientific and Technical Information Processing, 2021, Volume 48, Issue 6, Pages 446–451
DOI: https://doi.org/10.3103/S0147688221060046
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: Р. Ф. Гибадуллин, Д. В. Лекомцев, М. Ю. Перухин, “Анализ параметров промышленных сетей с применением нейросетевой обработки”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2020, № 1, 80–87; Scientific and Technical Information Processing, 48:6 (2021), 446–451
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GibLekPer20}
\by Р.~Ф.~Гибадуллин, Д.~В.~Лекомцев, М.~Ю.~Перухин
\paper Анализ параметров промышленных сетей с применением нейросетевой обработки
\jour Искусственный интеллект и принятие решений
\yr 2020
\issue 1
\pages 80--87
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/iipr130}
\crossref{https://doi.org/10.14357/20718594200108}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=42665396}
\transl
\jour Scientific and Technical Information Processing
\yr 2021
\vol 48
\issue 6
\pages 446--451
\crossref{https://doi.org/10.3103/S0147688221060046}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/iipr130
  • https://www.mathnet.ru/rus/iipr/y2020/i1/p80
    • Эта публикация цитируется в следующих 23 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Искусственный интеллект и принятие решений
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:28
    PDF полного текста:7
    Список литературы:1
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024