Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/38577
Title: Нейро-нечеткий классификатор предаварийных состояний оборудования на техногенных объектах
Authors: Радишевская, Т. А.
Радишевский, Д. В.
Keywords: материалы конференций;нейро-нечеткий классификатор;предаварийное состояние;neuro-fuzzy classifier;pre-emergency conditions
Issue Date: 2019
Publisher: БГУИР
Citation: Радишевская, Т. А. Нейро-нечеткий классификатор предаварийных состояний оборудования на техногенных объектах / Т. А.Радишевская, Д. В.Радишевский // Мониторинг техногенных и природных объектов: материалы Международной научно-технической конференции, Минск, 28 – 29 ноября 2019 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск: БГУИР, 2019. – С. 33 – 41.
Abstract: В работе описывается нейро-нечеткий классификатор предаварийных состояний оборудования на техногенных объектах, предназначенный для работы в составе инструментальных средств мониторинга промышленных объектов. Использован метод классификации на основе обработки признаков состояния оборудования с помощью математического аппарата нечетких множеств. Математической моделью метода является нейронная сеть прямого распространения, которая реализована в виде библиотеки подпрограмм в среде EasyBuilder Pro. Представлен способ фаззификации признаков и экранная форма, позволяющая в интерактивном режиме задавать базовые точки признаков и лингвистические правила их обработки.
Alternative abstract: The paper describes a neuro-fuzzy classifier of the pre-emergency conditions of equipment at technogenic facilities, designed to work as part of industrial monitoring tools. The classification method based on the processing of signs of equipment condition using the mathematical apparatus of fuzzy sets is used. The mathematical model of the method is a direct distribution neural network, which is implemented as a library of routines in the EasyBuilder Pro environment. A method of fuzzification of features and a screen form are presented, which allows interactively setting the base points of features and linguistic rules for their processing.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/38577
Appears in Collections:2019

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Radishevskaya_Neyro_nechetkiy.pdf773.65 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

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