LOGIN TO YOUR ACCOUNT

Username
Password
Remember Me
Or use your Academic/Social account:

CREATE AN ACCOUNT

Or use your Academic/Social account:

Congratulations!

You have just completed your registration at OpenAire.

Before you can login to the site, you will need to activate your account. An e-mail will be sent to you with the proper instructions.

Important!

Please note that this site is currently undergoing Beta testing.
Any new content you create is not guaranteed to be present to the final version of the site upon release.

Thank you for your patience,
OpenAire Dev Team.

Close This Message

CREATE AN ACCOUNT

Name:
Username:
Password:
Verify Password:
E-mail:
Verify E-mail:
*All Fields Are Required.
Please Verify You Are Human:
fbtwitterlinkedinvimeoflicker grey 14rssslideshare1
Якушенко, О.С.; Аерокосмічний інститут НАУ (2004)
Publisher: National Aviation University
Languages: Ukrainian
Types: Unknown
Subjects: 629.735(045)
 Розглянуто проблеми визначення архітектури нейронної мережі, оптимальної щодо якості розпізнавання класу технічного стану газотурбінного двигуна за параметрами його функціонування, формування критеріїв якості розпізнавання і створення наборів даних для навчання і тестування мережі.  Problems of a neural networks architecture definition, which is optimal one for effective gas turbine engine technical state class recognition by parameters of working process, are considered in article. The question of formation of recognition quality criteria  and creation of data sets for the network training and testing are considered too.  Рассматрены проблемы определения архитектуры нейронной сети, оптимальной с точки зрения качества распознавания  класса технического состояния газотурбинного двигателя по параметрам его функционирования и формирования критериев качества распознавания и создания наборов данных для обучения и тестирования сети.
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.