Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54825
Title: Ансамбли нейронных сетей для классификации состояний и режимов функционирования подсистем космического аппарата
Other Titles: Neural networks ensembles for classification of operation states and modes of spacecraft subsystems
Authors: Лукашевич, М. М.
Скобцов, В. Ю.
Инютин, А. В.
Ганченко, В. В.
Keywords: материалы конференций;малый космический аппарат;бортовая аппаратура;телеметрическая информация;нейронные сети
Issue Date: 2024
Publisher: БГУИР
Citation: Ансамбли нейронных сетей для классификации состояний и режимов функционирования подсистем космического аппарата = Neural networks ensembles for classification of operation states and modes of spacecraft subsystems / М.М. Лукашевич [и др.] // BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics : сборник научных статей X Международной научно-практической конференции, Минск, 13 марта 2024 г. : в 2 ч. Ч. 2 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2024. – С. 217–228.
Abstract: Выполнен разведочный анализ и подготовка наборов данных для решения задач классификации состояний подсистемы КА. Рассмотрены и реализованы ансамблевые методы машинного обучения для решения задач классификации состояния подсистем космического аппарата (КА). Полученные результаты носят прикладной характер и являются элементом комплексной автоматизации и интеллектуализацию процессов оценивания и анализа данных телеметрической информации МКА (малого космического аппарата).
Alternative abstract: Exploratory analysis and preparation of datasets for solving spacecraft subsystem state and modes classification problems are performed. Ensemble methods of machine learning for solving the tasks of classifying the state and mode of spacecraft subsystems are considered and realized. The obtained results are of applied nature and are an element of complex automation and intellectualization of the processes of evaluation and analysis of small spacecraft telemetry data.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54825
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2024)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Lukashevich_Neural_networks.pdf783.05 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

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