Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/19902
Название: | Классификация состояния объекта мониторинга с помощью нейросети |
Другие названия: | Classification of the state of the monitoring object using a neural network |
Авторы: | Глухих, Д. И. Глухих, И. Н. Glukhikh, D. I. Glukhikh, I. N. |
Ключевые слова: | конференция нейронная сеть классификатор объект мониторинга классификация состояния |
Дата публикации: | 2022 |
Издатель: | ТюмГУ-Press |
Библиографическое описание: | Глухих, Д. И. Классификация состояния объекта мониторинга с помощью нейросети / Д. И. Глухих, И. Н. Глухих. — Текст : электронный // Математическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых (Тюмень, 18–23 мая 2022 г.) / Министерство науки и высшего образования РФ, Тюменский государственный университет, Институт математики и компьютерных наук ; редакционная коллегия : Е. П. Вдовин [и др.]. — Тюмень : ТюмГУ-Press, 2022. — Вып. 20. — С.132–137. |
Аннотация (реферат): | В работе рассмотрена задача классификации состояния объекта мониторинга с помощью искусственной нейронной сети. Проведен эксперимент по определению наиболее эффективной модели для решения задач классификации на основе табличных данных. Эффективность оценивалась с помощью метрики Accuracy, описывающей долю верно определенных классов. Наиболее эффективной моделью определена полносвязная нейронная сеть с нормированными входными данными. |
Конференция: | Всероссийская конференция молодых ученых "Математическое и информационное моделирование" |
Дата конференции: | 18.05.2022-23.05.2022 |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/19902 |
ISBN: | 978-5-400-01674-5 |
Источник: | Математическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых. Вып. 20. – Тюмень, 2022 |
Располагается в коллекциях: | Материалы конференций, форумов, семинаров
|
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.