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

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
miim_2022_132_137.pdf703.01 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


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