Please use this identifier to cite or link to this item:
Title: Вибір нейронної мережі для розпізнавання стану нафтової свердловини
Authors: Андреїшин, Андрій Сергійович
Маляр, А. В.
Калужний, Богдан Семенович
Лещук, Святослав Михайлович
Keywords: аналіз зображення динамограми; струмограма; нейронні мережі; глибинно-помпова установка; мережа Хемінга; сигнальний процесор
Issue Date: 2013
Publisher: НТУ "ХПІ"
Citation: Вибір нейронної мережі для розпізнавання стану нафтової свердловини / А. С. Андреїшин, А. В. Маляр, Б. С. Калужний. С. М. Лещук // Вісник Нац. техн. ун-ту "ХПІ" : зб. наук. пр. Темат. вип. : Проблеми автоматизованого електроприводу. – Харків : НТУ "ХПІ". – 2013. – № 36 (1009). – С. 495-496.
Abstract: The paper discusses a way of determining the oil well state with the help of a neural network and methods of image recognition for time-current curves. Various types of neural networks were tested for efficiency of image recognition. A string of experiments studied the accuracy of recognition and speed of the circuit. The conclusions were made regarding the optimal structure of the neuron neural for the set tasks.
Appears in Collections:Вісник № 36

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
vestnik_HPI_2013_36_Andreishyn_Vybir neironnoi.pdf289,97 kBAdobe PDFThumbnail
Show full item record  Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.