Neural network system for identification of non-destructive testing signals
Вантажиться...
Дата
2019
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Харківський національний автомобільно-дорожній університет
Анотація
In this article the technique of using neural network algorithms in non-destructive control systems is considered. The block diagram of the neural network system for identification of the safe state of fixed objects is presented. The topology of the radial basis and the recurrent Elman network for the initialization of neural structures is determined. Methods and criteria for training the neural network in the process of non-destructive testing of the object are presented.
Опис
Ключові слова
non-destructive testing, neural network, training, uncertainty, defect, diagnostics, неразрушающий контроль, нейронная сеть, обучение, неопределенность, дефект, диагностика, неруйнівний контроль, нейронна мережа, навчання, невизначеність, дефект, діагностика
Бібліографічний опис
Koval, A. O. Neural network system for identification of non-destructive testing signals / Koval A. O. // Вiсник Харкiвського нацiонального автомобiльно-дорожнього унiверситету : зб. наук. пр. / М-во освiти i науки України, Харків. нац. автомоб.-дор. ун-т ; редкол.: А. Г. Батракова (гол. ред.) та iн. – Харкiв, 2019. – Вип. 87. – С. 31–42.