Полное описание

Система предиктивной аналитики технического состояния эксгаустера агломашины с помощью методов искусственного интеллекта / А. В. Чернухин, Е. А. Богданова, Т. В. Савицкая [и др.]. - DOI 10.14357/20718594240307. - Текст : непосредственный // Искусственный интеллект и принятие решений. - 2024. - N 3. - С. 87-103. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2071-8594.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.25	004.85
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Искусственный интеллект
Нейронные сети
Машинное обучение

Кл.слова (ненормированные): интеллектуальный анализ данных -- предиктивная аналитика -- машинное обучение -- нейронные сети -- промышленное оборудование -- отказы -- прогнозирование неисправностей
Аннотация: В статье описаны подходы к построению программной системы, позволяющей прогнозировать возможные отказы и неисправности промышленного оборудования на основе данных о его состоянии. Для задачи прогнозирования неисправностей оборудования предложена модель, основанная на «мягком голосовании» между тремя алгоритмами, имеющими различные подходы к классификации: сверточная нейронная сеть, логистическая регрессия и метод опорных векторов. Для прогнозирования отказов паказана модель, основанная на алгоритме изолирующего леса и нейронной сети на базе LSTM. Разработан веб-сервис, реализующий основные функции программной системы предиктивной аналитики на базе методов искусственного интеллекта: мониторинг технического состояния эксгаустеров в режиме реального времени, статистический анализ произошедших неисправностей, прогнозирование неисправностей и обучение моделей.
Доп. точки доступа:
Чернухин, Артём Валерьевич
Богданова, Елизавета Александровна
Савицкая, Татьяна Вадимовна
Кулаков, Дмитрий Геннадьевич
Павлов, И.Р.


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): -769375-122354)

Шифр в сводном ЭК: 0d7a1aaab69948755377f11b32ebd0fe

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽