ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ИДЕНТИФИКАЦИИ ДЕФЕКТОВ КАК ИНСТРУМЕНТ АВТОМАТИЗАЦИИ СЕРТИФИКАЦИИ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
Fuente:
Zenodo
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | , , |
|---|---|
| Format: | Recurso digital |
| Veröffentlicht: |
Zenodo
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| _version_ | 1866901150704336896 |
|---|---|
| author | ТЫНЫСТАНОВА НАГИМА ЕРЛАНКЫЗЫ ХАМИТ АРУЖАН ЖАНДОСКЫЗЫ УАЖАНОВА РАУШАНГУЛЬ УЛАНГАЗИНОВНА |
| author_facet | ТЫНЫСТАНОВА НАГИМА ЕРЛАНКЫЗЫ ХАМИТ АРУЖАН ЖАНДОСКЫЗЫ УАЖАНОВА РАУШАНГУЛЬ УЛАНГАЗИНОВНА |
| contents | <p><em><span>В статье представлена разработка интеллектуальной системы идентификации дефектов технических объектов, направленной на автоматизацию процессов сертификации и повышение надежности контроля. Рассмотрены принципы применения технологий машинного обучения, нейронных сетей и компьютерного зрения для диагностики дефектов и анализа технического состояния изделий. Разработана структурная модель системы, включающая модули сбора, обработки и идентификации данных, реализующие алгоритмы адаптивной фильтрации и классификации. Было проведено сравнение методов SVM, Random Forest и CNN, которые показали превосходство нейронных сетей в точности распознавания (до 97%). Представлены результаты экспериментальных исследований, подтверждающие эффективность предложенного подхода и его практическое применение для цифровой сертификации технических объектов.<span> </span></span></em></p> |
| format | Recurso digital |
| id | zenodo_https___doi_org_10_5281_zenodo_17794419 |
| institution | Zenodo |
| language | |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Zenodo |
| record_format | zenodo |
| spellingShingle | ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ИДЕНТИФИКАЦИИ ДЕФЕКТОВ КАК ИНСТРУМЕНТ АВТОМАТИЗАЦИИ СЕРТИФИКАЦИИ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ТЫНЫСТАНОВА НАГИМА ЕРЛАНКЫЗЫ ХАМИТ АРУЖАН ЖАНДОСКЫЗЫ УАЖАНОВА РАУШАНГУЛЬ УЛАНГАЗИНОВНА идентификация дефектов, интеллектуальная система, сертификация технических объектов, машинное обучение, компьютерное зрение, нейронные зрение. <p><em><span>В статье представлена разработка интеллектуальной системы идентификации дефектов технических объектов, направленной на автоматизацию процессов сертификации и повышение надежности контроля. Рассмотрены принципы применения технологий машинного обучения, нейронных сетей и компьютерного зрения для диагностики дефектов и анализа технического состояния изделий. Разработана структурная модель системы, включающая модули сбора, обработки и идентификации данных, реализующие алгоритмы адаптивной фильтрации и классификации. Было проведено сравнение методов SVM, Random Forest и CNN, которые показали превосходство нейронных сетей в точности распознавания (до 97%). Представлены результаты экспериментальных исследований, подтверждающие эффективность предложенного подхода и его практическое применение для цифровой сертификации технических объектов.<span> </span></span></em></p> |
| title | ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ИДЕНТИФИКАЦИИ ДЕФЕКТОВ КАК ИНСТРУМЕНТ АВТОМАТИЗАЦИИ СЕРТИФИКАЦИИ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ |
| topic | идентификация дефектов, интеллектуальная система, сертификация технических объектов, машинное обучение, компьютерное зрение, нейронные зрение. |
| url | https://doi.org/10.5281/zenodo.17794419 |