• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Ломакин, Н. А. Применение методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных для усовершенствования управления оборудования / Ломакин Н. А. ; научный руководитель: Жук А. П. - Текст : непосредственный // Синтез науки и общества в решении глобальных проблем современности : сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции, 24 мая 2023 г., [Екатеринбург] / Агентство международных исследований (АМИ). - Стерлитамак : Агентство международных исслед., 2023. - С. 200-204. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-907702-46-2.

    ГРНТИ УДК
    28.23.25004.85-049.8
    64-5

    Рубрики:
    Машинное обучение -- Применение

    Кл.слова (ненормированные): машинное обучение -- интеллектуальный анализ данных -- управление оборудованием -- оптимизация процессов -- прогнозирование
    Аннотация: В настоящее время применение методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных с целью усовершенствования управления оборудованием. В современных промышленных и технических сферах существует постоянная потребность в оптимизации процессов управления, улучшении эффективности и повышении надежности работы оборудования. Методы машинного обучения предоставляют возможность автоматического извлечения ценной информации из больших объемов данных, что помогает сформировать более точные модели и прогнозы. Путем анализа данных, полученных от оборудования, возможно, выявить скрытые закономерности, связи и предсказать возможные отказы или сбои. Интеллектуальный анализ данных позволяет обрабатывать и анализировать данные с использованием различных алгоритмов и методов, таких как кластеризация, классификация, регрессия и прогнозирование. Эти методы позволяют выявить аномалии, оптимизировать рабочие процессы и предлагать оптимальные стратегии управления оборудованием. Исследование в данной области имеет важное практическое значение, поскольку его результаты могут применяться для оптимизации и автоматизации управления различными видами оборудования, включая производственные линии, энергетическое оборудование, транспортные системы и другие. Решения данной проблемы позволят разработать новые подходы и рекомендации для улучшения управления оборудованием, что в свою очередь приведет к повышению производительности, снижению затрат и улучшению общей надежности систем управления в различных отраслях промышленности. Цель работы - исследование методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных для усовершенствования управления оборудованием. Задачи: Изучение существующих методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных, применимых к управлению оборудованием; Анализ выбора наиболее подходящих методов и алгоритмов для решения задач управления оборудованием; Практическое применение наиболее подходящих методов на реальных системах управления оборудованием.
    Доп. точки доступа:
    Жук, Александр Павлович\науч. рук.\
    Агентство международных исследований(Стерлитамак)

    Экз-ры полностью 726963c6b9074efe7385fef0137017eb
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -600442-547759)

    Шифр в сводном ЭК: 7db46e5414958e620cd4552b8aea06b9




    Заказ фрагмента документа ₽