COMPOSITE MATERIALS' CONDITION CLASSIFIER BASED ON NEURAL NETWORK OF ADAPTIVE RESONANCE THEORY

Authors

  • В. Єременко National Aviation University
  • П. Шегедін National Aviation University
  • А. Переїденко National Aviation University

DOI:

https://doi.org/10.18372/2306-1472.50.118

Keywords:

composite materials, neural network Fuzzy-ART, neural networks, nondestructive testing

Abstract

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 processing

References

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.

Published

17-04-2012

How to Cite

Єременко, В., Шегедін, П., & Переїденко, А. (2012). COMPOSITE MATERIALS’ CONDITION CLASSIFIER BASED ON NEURAL NETWORK OF ADAPTIVE RESONANCE THEORY. Proceedings of National Aviation University, 50(1), 92–100. https://doi.org/10.18372/2306-1472.50.118

Issue

Section

INFORMATION TECHNOLOGY

Most read articles by the same author(s)