| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Кечик, Д. А. | - |
| dc.contributor.author | Кожухов, А. С. | - |
| dc.contributor.author | Кацер, Ю. Д. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-05-02T08:34:24Z | - |
| dc.date.available | 2025-05-02T08:34:24Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Кечик, Д. А. Развитие подхода к оценке параметров механической системы методами машинного обучения = Development of an approach to estimating the parameters of a mechanical system using machine learning methods / Д. А. Кечик, А. С. Кожухов, Ю. Д. Кацер // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XI Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23–24 апреля 2025 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2025. – С. 430–435. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59681 | - |
| dc.description.abstract | В работе рассматриваются методы математического моделирования роторного оборудования и оценки его параметров по сигналам вибрации для его диагностирования. Выявлены достоинства и недостатки нового подхода к моделированию, предложены и обоснованы пути его дальнейшего развития. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | математическое моделирование | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | амплитудно-частотные характеристики | en_US |
| dc.title | Развитие подхода к оценке параметров механической системы методами машинного обучения | en_US |
| dc.title.alternative | Development of an approach to estimating the parameters of a mechanical system using machine learning methods | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | The paper discusses methods for mathematical modeling of rotary equipment and estimating its parameters based on vibration signals for its diagnosis. The advantages and disadvantages of the new approach to modeling are revealed, and the ways of its further development are proposed and justified. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2025)
|
