Полное описание

Применение смешанного подхода для синтеза цифровых экосистем машинного обучения / А. Л. Золкин, Т. Г. Айгумов, В. С. Тормозов, Ю. В. Гуменникова. - DOI 10.18137/RNU.V9187.23.01.P.12. - Текст : непосредственный // Российский новый университет. Вестник Российского нового университета. Серия "Сложные системы: модели, анализ и управление" : научный журнал. - 2023. - N 1. - С. 12-19. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2414-9187.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.25	004.85

Рубрики:
Искусственный интеллект
Машинное обучение

Кл.слова (ненормированные): цифровые экосистемы -- конечные автоматы -- моты -- линейная регрессия -- цифровые измерения -- датчики -- машинное обучение -- киберфизические системы -- информационно-измерительные системы -- сенсоры -- roc-анализ
Аннотация: Рассмотрены новые методы синтеза цифровых систем экологического мониторинга с применением методологии машинного обучения. Предложено применение смешанного аппаратного и программно-аппаратного подходов для реализации релейно-контакторной логики, что расширяет возможности мониторинга и поддержки принятия решений в отношении компонентов информационно-измерительных систем. Обоснована важность применения MS-триггеров и логистической регрессии при анализе стабильности работы датчиков и мониторинга их характеристик. Исследована роль схемотехнических составляющих, предлагаемых к внедрению в системах экологического мониторинга. Уделено внимание специфике анализа уже измеренных данных, устройству памяти информационно-измерительных систем
Доп. точки доступа:
Золкин, Александр Леонидович
Айгумов, Тимур Гаджиевич
Тормозов, Владимир Сергеевич
Гуменникова, Юлия Валерьевна


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): -210390-290519)

Шифр в сводном ЭК: cbf3b9af9a7d025687c089a51ca09fc3

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽