Апарат для класифікації технічного стану підшипників кочення буксових вузлів рухомого складу
dc.contributor.author | Михалків, С. В. | uk |
dc.contributor.author | Равлюк, Василь Григорович | uk |
dc.date.accessioned | 2014-10-24T08:30:42Z | |
dc.date.available | 2014-10-24T08:30:42Z | |
dc.date.issued | 2012 | |
dc.description.abstract | В даній статті розглядаються особливості використання апарату штучних нейронних мереж для цілей класифікації великої кількості діагностичної інформації, отриманої від сучасних вібродіагностичних комплексів. Встановлено, що застосування нейронної мережі типу радіальної базисної функції дозволяє класифікувати технічний стан елементів підшипників кочення рухомого складу з точністю 88,48 %. | uk |
dc.description.abstract | The properties of artificial neural networks in classification of large amount of diagnostics information are introduced in this paper. The apply of artificial neural networks is found possible in classification а technical condition of the rolling bearings elements of the rolling stock with the accuracy 88,48 %. | en |
dc.identifier.citation | Михалків С. В. Апарат для класифікації технічного стану підшипників кочення буксових вузлів рухомого складу / С. В. Михалків, В. Г. Равлюк // Вісник Нац. техн. ун-ту "ХПІ" : зб. наук. пр. Темат. вип. : Транспортне машинобудування. – Харків : НТУ "ХПІ". – 2012. – № 19. – С. 105-112. | uk |
dc.identifier.uri | https://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/9738 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.publisher | НТУ "ХПІ" | uk |
dc.subject | мережі нейронні | uk |
dc.subject | інформація діагностична | uk |
dc.subject | функція радіальна | uk |
dc.title | Апарат для класифікації технічного стану підшипників кочення буксових вузлів рухомого складу | uk |
dc.type | Article | en |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- vestnik_HPI_2012_19_Mykhalkiv_Aparat.pdf
- Розмір:
- 346.19 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 11.23 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: