Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39445
Title: Технологии Narrow AI в слое зондирования промышленного интернета вещей
Other Titles: Narrow AI technologies in the sensing layer of the industrial internet of things
Authors: Радишевская, Т. А.
Радишевский, Д. В.
Keywords: материалы конференций;слой зондирования;промышленный интернет вещей;узкий искусственный интеллект;sensing layer;industrial internet of things;narrow AI
Issue Date: 2020
Publisher: Беспринт
Citation: Радишевская, Т. А. Технологии Narrow AI в слое зондирования промышленного интернета вещей / Т. А. Радишевская, Д. В. Радишевский // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня: сб. материалов VI Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 20-21 мая 2020 года: в 3 ч. Ч. 2 / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2020. – C. 188–195.
Abstract: В работе описывается двухуровневая архитектура слоя зондирования Промышленного Интернета Вещей, базирующаяся на технологиях Narrow AI. Нижний уровень слоя зондирования реализует функции детектора аномалий в признаках состояний оборудования, в то время как более высокий уровень реализует нейро-нечеткий классификатор предаварийных состояний оборудования на техногенных объектах. Композиция уровней создает узкий периферийный интеллект, позволяющий снизить нагрузку на сеть.
Alternative abstract: The paper describes the two-level architecture of the sensing layer of the Industrial Internet of Things, based on Narrow AI technologies. The lower level of the sensing layer implements the functions of an anomaly detector in the signs of equipment conditions, while the higher level implements the neuro-fuzzy classifier of the emergency conditions of equipment at technogenic objects. The composition of the levels creates a narrow peripheral intelligence, which reduces the load on the network.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39445
ISBN: 978-985-90533-9-9
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : материалы конференции (2020)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Radishevskaya_Tekhnologii.pdf834.54 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

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