Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.urfu.ru/handle/10995/74543
Title: Применение нейронной сети Хэмминга для идентификации класса качества продукции
Other Titles: APPLICATION OF HAMMING NEURAL NETWORK FOR IDENTIFICATION OF THE PRODUCT QUALITY CLASS
Authors: Postylyakov, A. Yu.
Volkov, M. A.
Постыляков, А. Ю.
Волков, М. А.
Issue Date: 2018
Publisher: Издательство Уральского университета
Citation: Постыляков А. Ю. Применение нейронной сети Хэмминга для идентификации класса качества продукции / А. Ю. Постыляков, М. А. Волков // Уральская школа молодых металловедов : Сборник материалов и докладов XIX Международной научно-технической Уральской школы-семинара металловедов — молодых ученых (Екатеринбург, 19-21 ноября 2018). — Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2018. — С. 478-482.
Abstract: The results of product classification problem decision based on its normalized qualitative indices using the Hamming neural network are presented. The achievement of the network convergence and obtaining of an unambiguous solution under conditions of uncertainty of the initial data are shown.
Представлены результаты решения задачи классификации продукции на основе ее нормированных качественных показателей с использованием нейронной сети Хэмминга. Показано достижение сходимости сети и получение однозначного решения в условиях неопределенности исходных данных.
Keywords: NEURAL NETWORKS
AUTOMATION
HAMMING NETWORK
CLASSIFICATION
PRODUCT QUALITY CLASS
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
АВТОМАТИЗАЦИЯ
СЕТЬ ХЭММИНГА
КЛАССИФИКАЦИЯ
КЛАСС КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/74543
Conference name: XIX Международная научно-техническая Уральская школа-семинар металловедов-молодых ученых
Conference date: 19.11.2018-23.11.2018
ISBN: 978-5-7996-2532-0
Origin: XIX международная научно-техническая Уральская школа-семинар металловедов-молодых ученых. — Екатеринбург, 2018
Appears in Collections:Конференции, семинары

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
usmm_2018_115.pdf117,52 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.