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 ...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorГрачев И. А.ru
dc.contributor.authorПеченин В. А.ru
dc.coverage.spatialдвигателестроениеru
dc.coverage.spatialсборочные размерные цепиru
dc.coverage.spatialроторы авиационных двигателейru
dc.coverage.spatialпрогнозирование сборочных параметровru
dc.coverage.spatialконечно-элементные моделиru
dc.coverage.spatialмножественная нелинейная регрессияru
dc.coverage.spatialметоды машинного обученияru
dc.creatorГрачев И. А., Печенин В. А.ru
dc.date.issued2021ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\466055ru
dc.identifier.citationГрачев, 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.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.].ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021). - Т. 3 : Искусственный интеллект и науки о данныхru
dc.titleСравнительный анализ методов оценки сборочных размерных цепейru
dc.typeTextru
dc.citation.spage032952ru
dc.citation.volume3ru
dc.textpartВ 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 ...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
34paper032952.pdf487.35 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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