Отрывок: вания технического состояния объектов VI Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2020) 369 В случае, когда в обучающей выборке число исправных состояний объекта значительно превышает число неисправных, применим такие характеристики, как точность P и полнота R: ,, FNTP TP R FPTP TP P     (8) где TP – количество правильно спрогнозированных исправных состояний, FP – количество неправильно спрогнозированных исправных состояний, FN...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorКувайскова, Ю.Е.-
dc.contributor.authorКрашенинников, В.Р.-
dc.contributor.authorКлячкин, В.Н.-
dc.contributor.authorАлексеева, А.В.-
dc.date.accessioned2020-08-03 15:27:22-
dc.date.available2020-08-03 15:27:22-
dc.date.issued2020-
dc.identifierDspace\SGAU\20200731\84901ru
dc.identifier.citationКувайскова Ю.Е. Нечёткие модели прогнозирования технического состояния объектов / Ю.Е. Кувайскова, В.Р. Крашенинников, В.Н. Клячкин, А.В. Алексеева // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020). Сборник трудов по материалам VI Международной конференции и молодежной школы (г. Самара, 26-29 мая): в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. В. А. Фурсова]. – Самара: Изд-во Самар. ун-та, 2020. – Том 4. Науки о данных. – 2020. – С. 366-371.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Nechetkie-modeli-prognozirovaniya-tehnicheskogo-sostoyaniya-obektov-84901-
dc.description.abstractС целью обеспечения надёжного функционирования объекта целесообразно проводить диагностику и прогнозирование его технического состояния. Зачастую получение информации о состоянии объекта затруднено. В работе для распознавания и прогнозирования технического состояния объекта в условиях ограниченной информации предлагается использование моделей нечёткой логики. Для оценки качества результатов прогнозирования нечёткими моделями используются такие критерии, как процент верных прогнозов, критерий AUC и F-мера. Предлагаемые модели, алгоритмы и критерии программно реализованы в виде информационно-математической системы, которая может быть использована в производственной и научной деятельности предприятий для повышения эффективности функционирования различных технических объектов. Проведены экспериментальные исследования по апробации и анализ эффективности предлагаемых моделей, алгоритмов и информационно-математической системы на реальных технических объектах (система водоочистки для питьевой воды, система управления гидроагрегатом). In order to ensure reliable operation of the facility, it is advisable to carry out diagnostics and predicting of its technical state. Often, obtaining information about the state of an object is difficult. The article proposes the use of fuzzy logic models to recognize and predict the technical state of an object in conditions of limited information. To assess the quality of predicting results by fuzzy models, criteria such as the percentage of correct predictions, the AUC criterion, and the F-measure are used. The proposed models, algorithms and criteria are programmatically implemented in the form of an information-mathematical system that can be used in the production and scientific activities of enterprises to increase the efficiency of various technical objects. Experimental studies were conducted to test and analyse the effectiveness of the proposed models, algorithms and the information-mathematical system on real technical objects (a water treatment system for drinking water, a hydrounit control system).ru
dc.language.isorusru
dc.titleНечёткие модели прогнозирования технического состояния объектовru
dc.title.alternativeFuzzy models for predicting the technical state of objectsru
dc.typeArticleru
dc.textpartвания технического состояния объектов VI Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2020) 369 В случае, когда в обучающей выборке число исправных состояний объекта значительно превышает число неисправных, применим такие характеристики, как точность P и полнота R: ,, FNTP TP R FPTP TP P     (8) где TP – количество правильно спрогнозированных исправных состояний, FP – количество неправильно спрогнозированных исправных состояний, FN...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
ИТНТ-2020_том 4-366-371.pdf579.73 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.