Интеллектуальные модели на основе нейронных сетей с долгой кратковременной памятью для диагностики состояния станков в машиностроении

  • Камил Адипович Масалимов УГАТУ
  • Рустэм Анварович Мунасыпов УГАТУ

Аннотация

Предлагается архитектура интеллектуальных моделей для решения задач мониторинга и диагностики станков, в том числе и в режиме реального времени. В качестве основных составляющих интеллектуальных моделей предлагается использовать ансамбль из сверточных нейронных сетей и рекуррентных нейронных сетей с долгой кратковременной памятью.  Сверточные нейронные сети используются для извлечения локальных признаков и сжатия данных, обрабатывая информацию, получаемую непосредственно с датчиков. Рекуррентные нейронные сети с долгой кратковременной памятью применяются для кодирования временной информации, фиксируя долговременные зависимости, учитывая последовательный характер данных и выявляя абстрактные признаки.
Опубликована
2018-18-06
Как цитировать
МАСАЛИМОВ, Камил Адипович; МУНАСЫПОВ, Рустэм Анварович. Интеллектуальные модели на основе нейронных сетей с долгой кратковременной памятью для диагностики состояния станков в машиностроении. Вестник УГАТУ, [S.l.], v. 22, n. 2 (80), p. 138-145, июнь 2018. ISSN 1992-6502. Доступно на: <http://journal.ugatu.ac.ru/index.php/Vestnik/article/view/259>. Дата доступа: 20 июль 2018
Раздел
ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ