Репозиторий Самарского университета

Отрывок: В качестве методов машинного обучения рассматривался: гребневая регрессия (KR), случайный лес (RF), а также рассмотрен метод множественной нелинейной регрессии (MNLR). Параметром оценки сборочных параметров было выбрано торцевое биение Тб1 − Тб4 дисков (измеряется в мм). Оценка ошибок прогнозирования параметров производится по двум критериям: коэффициента детерминированности (𝑅2) и среднеквадратичная ошибка (𝑀𝑆𝐸). Количество ...

Название :	Сравнительный анализ методов оценки сборочных размерных цепей
Авторы/Редакторы :	Грачев И. А. Печенин В. А.
Дата публикации :	2021
Библиографическое описание :	Грачев, И. А. Сравнительный анализ методов оценки сборочных размерных цепей / И. А. Грачев, В. А. Печенин // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.] / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника РАН. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2021Т. 3: Искусственный интеллект и науки о данных. - 2021. - С. 032952.
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\466055
Ключевые слова:	двигателестроение сборочные размерные цепи роторы авиационных двигателей прогнозирование сборочных параметров конечно-элементные модели множественная нелинейная регрессия методы машинного обучения
Располагается в коллекциях:	Информационные технологии и нанотехнологии

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