Отрывок: Для оценки точности классификации применялась методика, приведенная в работах [4, 9]. 4. Результаты построения сети для выборки №1 На рисунке 2 представлены карты величин входных данных x1, х2 и выходных данных y для построенной сети, карты таких параметров называются компонентными плоскостями. На рисунке 3 приведены матрица плотности попадания множества примеров в ...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorМишанов, Р.О.-
dc.contributor.authorMishanov, R.O.-
dc.date.accessioned2018-05-18 14:47:14-
dc.date.available2018-05-18 14:47:14-
dc.date.issued2018-
dc.identifierDspace\SGAU\20180518\69487ru
dc.identifierDspace\SGAU\20180518\69487ru
dc.identifier.citationР.О. Мишанов. Применение самоорганизующихся карт Кохонена для классификации электрорадиоизделий и повышения надёжности бортовой аппаратуры // Сборник трудов IV международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018) - Самара: Новая техника, 2018. - С. 2311-2318.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Primenenie-samoorganizuushihsya-kart-Kohonena-dlya-klassifikacii-elektroradioizdelii-i-povysheniya-nadezhnosti-bortovoi-apparatury-69487-
dc.description.abstractПриведена методика классификации изделий электронной техники на классы годных и потенциально ненадёжных с помощью самоорганизующихся карт Кохонена. Методика апробирована с использованием программных средств на двух выборках электрорадиоизделий специального назначения. Приведен анализ полученных карт Кохонена. Оценена точность классификации и приводится её сравнение с результатами, полученными с помощью алгоритмов кластерного анализа. Разработаны рекомендации по улучшению качества классификации. The technique of the electronic products classification into classes of the acceptable and potentially unacceptable instances using Kohonen Self-Organizing Maps (SOM) is given. The methodology was tested on two samples of special-purpose electronic components using application software. The analysis of the SOM is given. The classification accuracy is estimated and a comparison table, that includes the results of cluster analysis, is given. The recommendations for improving the classification quality are developed.ru
dc.language.isorusru
dc.publisherНовая техникаru
dc.subjectneural networkru
dc.subjectclassificationru
dc.subjectKohonen Self-Organizing Mapsru
dc.subjectinformative parameterru
dc.subjectindividual forecastingru
dc.subjectelectronic componentru
dc.subjecttrainingru
dc.subjectsampleru
dc.subjectmicrochipru
dc.subjectclassification accuracyru
dc.titleПрименение самоорганизующихся карт Кохонена для классификации электрорадиоизделий и повышения надёжности бортовой аппаратурыru
dc.title.alternativeThe application of Kohonen self-organizing maps for the classification of the electronic components and reliability improvement of onboard equipmentru
dc.typeArticleru
dc.textpartДля оценки точности классификации применялась методика, приведенная в работах [4, 9]. 4. Результаты построения сети для выборки №1 На рисунке 2 представлены карты величин входных данных x1, х2 и выходных данных y для построенной сети, карты таких параметров называются компонентными плоскостями. На рисунке 3 приведены матрица плотности попадания множества примеров в ...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии




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