Отрывок: В качестве методов машинного обучения рассматривался: гребневая регрессия (KR), случайный лес (RF), а также рассмотрен метод множественной нелинейной регрессии (MNLR). Параметром оценки сборочных параметров было выбрано торцевое биение Тб1 − Тб4 дисков (измеряется в мм). Оценка ошибок прогнозирования параметров производится по двум критериям: коэффициента детерминированности (𝑅2) и среднеквадратичная ошибка (𝑀𝑆𝐸). Количество ...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Грачев И. А. | ru |
dc.contributor.author | Печенин В. А. | ru |
dc.coverage.spatial | двигателестроение | ru |
dc.coverage.spatial | сборочные размерные цепи | ru |
dc.coverage.spatial | роторы авиационных двигателей | ru |
dc.coverage.spatial | прогнозирование сборочных параметров | ru |
dc.coverage.spatial | конечно-элементные модели | ru |
dc.coverage.spatial | множественная нелинейная регрессия | ru |
dc.coverage.spatial | методы машинного обучения | ru |
dc.creator | Грачев И. А., Печенин В. А. | ru |
dc.date.issued | 2021 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\466055 | ru |
dc.identifier.citation | Грачев, И. А. Сравнительный анализ методов оценки сборочных размерных цепей / И. А. Грачев, В. А. Печенин // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.] / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника РАН. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2021Т. 3: Искусственный интеллект и науки о данных. - 2021. - С. 032952. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.relation.ispartof | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.]. | ru |
dc.source | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021). - Т. 3 : Искусственный интеллект и науки о данных | ru |
dc.title | Сравнительный анализ методов оценки сборочных размерных цепей | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.spage | 032952 | ru |
dc.citation.volume | 3 | ru |
dc.textpart | В качестве методов машинного обучения рассматривался: гребневая регрессия (KR), случайный лес (RF), а также рассмотрен метод множественной нелинейной регрессии (MNLR). Параметром оценки сборочных параметров было выбрано торцевое биение Тб1 − Тб4 дисков (измеряется в мм). Оценка ошибок прогнозирования параметров производится по двум критериям: коэффициента детерминированности (𝑅2) и среднеквадратичная ошибка (𝑀𝑆𝐸). Количество ... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
34paper032952.pdf | 487.35 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.