КЛАСИФІКАТОР СТАНУ ВИРОБІВ ІЗ КОМПОЗИЦІЙНИХ МАТЕРІАЛІВ НА ОСНОВІ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ АДАПТИВНОЇ РЕЗОНАНСНОЇ ТЕОРІЇ
DOI:
https://doi.org/10.18372/2306-1472.50.118Ключові слова:
composite materials, neural network Fuzzy-ART, neural networks, nondestructive testingАнотація
Досліджено використання модифікованої нейронної мережі Fuzzy-ART в системінеруйнівного контролю стільникових панелей. Описано структуру та принцип діїрозробленої системи неруйнівного контролю виробів із композиційних матеріалів. Приведенорезультати використання розробленої системи для діагностики технічного станустільникових панелей.Ключові слова: композиційні матеріали, нейронна мережа Fuzzy-ART, нейронні мережі,неруйнівний контроль.Посилання
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.
Downloads
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з такими умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).