Электронный каталог

Статья

Ляпунцова, Е.В.
Исследование и выбор нейронной сети для определения качества продукции / Е.В. Ляпунцова // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2024. – № 2. – С. 36-40: табл., ил. - Библиогр.: 7 назв. – На рус. яз.

Использование методов искусственного интеллекта для управления качеством продукции. Модели нейронных сетей: Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) и Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN), Глубокие нейронные сети (Deep Neural Networks, DNN), Гибридные нейронные сети. Классификация некоторых типов сетей для управления и поиска дефектов при производстве продукции. Пошаговый алгоритм формирования и применение методики использования. Описание структур нейронных сетей, особенности их применения в машиностроении и приборостроении.


Ключевые слова = НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
Ключевые слова = МАШИНОСТРОЕНИЕ
Ключевые слова = ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ключевые слова = КАЧЕСТВО ПРОДУКЦИИ
Ключевые слова = ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
Ключевые слова РП = обработка данных
Ключевые слова РП = продукция машиностроения
Ключевые слова РП = нейронные сети сверточные
Ключевые слова РП = нейронные сети рекуррентные
Ключевые слова РП = нейронные сети глубокие
Ключевые слова РП = нейронные сети гибридные
Ключевые слова РП = управление качеством продукции