COMPOSITE MATERIALS' CONDITION CLASSIFIER BASED ON NEURAL NETWORK OF ADAPTIVE RESONANCE THEORY
DOI:
https://doi.org/10.18372/2306-1472.50.118Keywords:
composite materials, neural network Fuzzy-ART, neural networks, nondestructive testingAbstract
In this article proposed to use a modified neural network Fuzzy-ART for classification of thetechnical condition of composite materials. This neural network is used as a part of nondestructivetesting system to perform diagnosis of composite materials and provides cluster analysis andclassification of units under test. The advantage of the described neural network and the system ingeneral is its flexible architecture, high performance and high reliability of data processingReferences
Перееденко А.В. Применение нейронных
сетей при неразрушающем контроле компози-
ционных материалов / А.В. Перееденко,
Ю.В. Куц, В.С. Еременко // Дни на безразруши-
телния контрол 2010: материали XXV Націо-
нальної конференцій з межнародного участия
«Дефектоскопия’10», 13-17 июня 2010 г. – Со-
фія, 2010. – С. 469–475.
Система безэталонной диагностики ком-
позиционных материалов на основе гибридной
нейронной сети / А.В. Перееденко, В.С. Ере-
менко, Є.Ф. Суслов, П.А. Шегедин // Образо-
вательные, научные и инженерные приложе-
ния в среде LabVIEW и технологии National
Instruments: материалы 9-й междунар. науч.-
практ. конф., 3-4 дек. 2010 г. – М., 2010. –
С. 207–212.
ISSN 1813-1166. Вісник НАУ. 2012. №1
© В.С. Єременко, А.В. Переїденко, П.А. Шегедін, 2012
Переїденко А.В. Дослідження алгоритмів
проведення кластерного аналізу для вирішення
задач неруйнівного контролю / А.В. Переїден-
ко, В.С. Єременко // Восточно-Европейский
журнал передовых технологий. – 2010. –
№ 1/5(43). – С. 40–43.
Переїденко А.В. Система кластерного
аналізу результатів неруйнівного контролю
виробів із композиційних матеріалів /
А.В. Переїденко, В.С. Єременко, В.О. Ро-
ганьков // Наукоємні технології. – 2010. –
№ 3.– С. 73–77.
Побудова вирішальних правил при бага-
топараметровому неруйнівному контролі /
А.В. Переїденко, В.С. Єременко, О.О. Гільова,
Є.Ф. Суслов // Современные методы и средст-
ва НК и ТД: матеріали 18-ї Міжнар. конф.,
–9 жовт. 2010 р. – Ялта, 2010. –
С. 78–81.
Переїденко А.В. Система класифікації де-
фектів на основі штучних нейронних мереж /
А.В. Переїденко, В.С. Єременко,
Ж.О. Павленко // Вісник Національного тех-
нічного університету України «Київський
політехнічний інститут». Сер. Приладобуду-
вання. – 2010. – № 40. – С. 72–80.
Carpenter, G.A.; Grossberg, S. 1987.
A massively parallel architecture for a selforganizing
neural pattern recognition machine.
– Computer Vision, Graphics, and Image
Processing. N 37: 54–115.
Carpenter, G.A.; Grossberg, S.; Rosen, D.B.
Fuzzy ART: Fast stable learning and
categorization of analog patterns by an adaptive
resonance system. – Neural Networks. N 4: 759–771.
Еременко В.С. Обнаружение ударных
повреждений сотовых панелей методом низ-
коскоростного удара / В.С. Еременко,
В.М. Мокийчук, А.М. Овсянкин // Техничес-
кая диагностика и неразрушающий конт-
роль. – 2007. – № 1. – С. 24–27.
