<link rel="stylesheet" href="styles.cf390c6bfbe7555f.css">

Застосування методів машинного навчання для обробки вимірювальних даних

Simple item page
dc.contributor.authorРоденко, Андрій Миколайович
dc.date.accessioned2026-10-15T21:03:17Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractВ кваліфікаційній роботі розглянуто питання застосування методів машинного навчання для підвищення точності обробки вимірювальних даних в інформаційно-вимірювальних системах дорожніх машин. Основну увагу приділено дослідженню вимірювального каналу тиску гідравлічної системи та можливостям використання сучасних алгоритмів штучного інтелекту для зменшення похибок вимірювання. В кваліфікаційній роботі розроблено нейромережеву модель на основі архітектури Long Short-Term Memory (LSTM), призначену для прогнозування значень тиску та компенсації похибок вимірювального каналу.
dc.identifier.citationРоденко, А. М. Застосування методів машинного навчання для обробки вимірювальних даних : кваліфікаційна робота ... бакалавра : 152 Метрологія та інформаційно-вимірювальна техніка / Роденко Андрій Миколайович. – Харків : ХНАДУ, 2026. – 80 с.
dc.identifier.urihttps://dspace.khadi.kharkov.ua/handle/123456789/29612
dc.language.isouk
dc.publisherХарківський національний автомобільно-дорожній університет
dc.subjectADAM
dc.subjectгідросистема
dc.subjectдорожня машина
dc.subjectінформаційно-вимірювальна система
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectобробка даних
dc.subjectфільтр Калмана
dc.titleЗастосування методів машинного навчання для обробки вимірювальних даних
dc.typeBachelor's theses

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Rodenko_Аndryi_b_2026.pdf
Size:
2.86 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download

Collections

Бакалаврські роботи