dc.contributor.author |
Мисник, А. Е. |
|
dc.contributor.author |
Шалухова, М. А. |
|
dc.date.accessioned |
2024-04-02T06:54:47Z |
|
dc.date.available |
2024-04-02T06:54:47Z |
|
dc.date.issued |
2023 |
|
dc.identifier.citation |
Мисник, А. Е. Повышение качества процессов контроля продукции на основе использования нейросетевых и нейро-нечетких моделей и средств / А. Е. Мисник, М. А. Шалухова // Двадцать первая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием, КИИ-2023 : труды конференции, Смоленск, 16-20 октября 2023 г.: В 2-х т. – Смоленск: Принт-Экспресс, 2023. – Т. 2. - С. 88-96. |
ru_RU |
dc.identifier.uri |
http://e.biblio.bru.by/handle/1212121212/41117 |
|
dc.description.abstract |
В статье описывается способ повышения качества процессов контроля выпускаемой продукции на пищевом производстве с помощью использования нейросетевых и нейронечетких методов, моделей и средств. Предложено использовать выделение признаков с помощью свёрточных сетей с дальнейшей постобработкой в системе нечёткого вывода. В ходе работы предложенной системы был получен высокий процент верных распознаваний (91,9%), за время эксплуатации возвраты покупателем продукции по причине брака на снизились на 63% к аналогичному периоду прошлого года. Полученные результаты показывают, что идентификация дефектов с использованием адаптивной нейро-нечеткой системы вывода является подходящим инструментом при решении задач анализа дефектов. |
ru_RU |
dc.language.iso |
ru |
ru_RU |
dc.subject |
нейросетевой подход |
ru_RU |
dc.subject |
нечеткая логика |
ru_RU |
dc.subject |
распознавание дефектов |
ru_RU |
dc.subject |
нейронная сеть |
ru_RU |
dc.subject |
ANFIS |
ru_RU |
dc.subject |
Публикации кафедры "Программное обеспечение информационных технологий" |
ru_RU |
dc.title |
Повышение качества процессов контроля продукции на основе использования нейросетевых и нейро-нечетких моделей и средств |
ru_RU |
dc.type |
Article |
ru_RU |
dc.identifier.udc |
004.89 |
|