1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Вісник ТНТУ
  3. 2000
  4. Вісник ТДТУ, 2000, том 5, № 4
Моля, използвайте този идентификатор за цитиране или линк към този публикация: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/42568

Пълен Запис на метаданни
DC ПолеСтойностЕзик
dc.contributor.authorТурченко, В.
dc.contributor.authorКочан, Роман Володимирович
dc.contributor.authorКарачка, А.
dc.contributor.authorTyrchenko, V.
dc.contributor.authorKochan, R.
dc.contributor.authorKarachka, A.
dc.date.accessioned2023-09-04T07:14:58Z-
dc.date.available2023-09-04T07:14:58Z-
dc.date.created2000-11-21
dc.date.issued2000-11-21
dc.date.submitted2000-08-14
dc.identifier.citationТурченко В. Застосування нейронних мереж для прогнозування дрейфу характеристик перетворення сенсорів / Турченко В., Кочан Р., Карачка А. // Вісник ТДТУ. — Т. : ТДТУ, 2000. — Том 5. — № 4. — С. 102–108. — (Приладобудування та інформаційно-вимірювальні системи).
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/42568-
dc.description.abstractРозглянуто застосування набору нейронних мереж з різними властивостями для підвищення точності збору і обробки сенсорних даних шляхом прогнозування дрейфу характеристик перетворення сенсорів. Запропоновано метод прогнозу дрейфу характеристик перетворення сенсорів на ранній стадії їхньої експлуатації, досліджений шляхом імітаційного моделювання для різного виду дрейфів
dc.description.abstractThe proposed method of conversion characteristics prediction of sensor drift allows providing error reduction of physical quantity measurement in intelligent systems by self-adaptation. The self-adaptation is provided by interaction of neural networks with various properties. The proposed method allows successfully to predict various kinds of conversion characteristics of sensor drift and to reduce sensor errors on early stage of their exploitation. This method successfully can be used in intelligent distributed systems, where neural network training is performed on the higher system's level and properly prediction is performed on the lower level
dc.format.extent102-108
dc.language.isouk
dc.publisherТДТУ
dc.publisherTSTU
dc.relation.ispartofВісник Тернопільського державного технічного університету, 4 (5), 2000
dc.relation.ispartofScientific Journal of the Ternopil State Technical University, 4 (5), 2000
dc.relation.urihttp://www.fluke.com/products/data_acquisition/hydra/home.asp?SID=7&AGID=0&PID=5308
dc.relation.urihttp://www.thermo-electra.com
dc.relation.urihttp://www.sensym.com
dc.titleЗастосування нейронних мереж для прогнозування дрейфу характеристик перетворення сенсорів
dc.title.alternativePrediction of sensor drift conversion characteristics using neural networks
dc.typeArticle
dc.rights.holder© Тернопільський державний технічний університет імені Івана Пулюя, 2001
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages7
dc.subject.udc621.3
dc.subject.udc681.3
dc.relation.references1. http://www.fluke.com/products/data_acquisition/hydra/home.asp?SID=7&AGID=0&PID=5308
dc.relation.references2. http://www.thermo-electra.com
dc.relation.references3. DIN IEC 751
dc.relation.references4. DIN IEC 584-2
dc.relation.references5. DIN 43710
dc.relation.references6. http://www.sensym.com
dc.relation.references7. Левин И.Я., Рогельберг И.Л. Исследование сплавов для термопар // Сб. тр. института Гипроцветметобработка.- М.: Металлургия, 1971. Вып.32. - 93 с.
dc.relation.references8. Саченко А.А. Мильченко В.Ю. Чырка М.И. Экспериментальные исследования нестабильности градуировочных характеристик термоэлектрических преобразователей градуировки хромель алюмель // "Измерительная техника". – 1985. - N 10. - С. 28-29
dc.relation.references9. J. Brignell. "Digital compensation of sensors", Scientific Instruments, 1987, №9, - P. 1097-1102.
dc.relation.references10. Саченко A.С. Разработка методов повышения точности и создание систем прецизионного измерения температур в промышленных технологиях. -Дисертация на соискание степени д.т.н. - Ленинград, 1988. - 417с.
dc.relation.references11. Golovko V., Grandinetti L., Kochan V., Laopoulos T., Sachenko A., Turchenko V. Sensor Signal Processing Using Neural Networks // Proc. IEEE Region 8 Intern. Conf. Africon’99. - Cape Town (South Africa). – 1999. - P. 339-344.
dc.relation.references12. Kroese B. An Introduction to Neural Networks. - Amsterdam: University of Amsterdam. - 1996. - 120 p.
dc.relation.references13. Widrow B., Hoff M. Adaptive Switching Circuits // In 1960 IRE WESCON Conversion Record. – DUNNO. – 1960. - P. 96-104.
dc.relation.references14. A.Sachenko, V.Kochan, V.Turchenko, V.Golovko, J.Savitsky, A.Dunets, T. Laopoulos. Sensor Errors Prediction Using Neural Networks // Proceedings of the IEEE-INNS-ENNS International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN'2000). - Como (Italy). - 2000. - Vol. IV, P. 441-446.
dc.relation.references15. Rumelhart D., Hinton G., Williams R. Learning representation by backpropagation errors // Nature. – 1986. – No 323. – P. 533-536.
dc.relation.references16. V.Golovko, J.Savitsky, A.Sachenko, V.Kochan, V.Turchenko, T.Laopoulos, L.Grandinetti. Intelligent System for Prediction of Sensor Drift // Proc. Intern. Conf. Neural Networks and Artificial Intelligence (ICNNAI’99). – Brest (Belarus). – 1999. – P. 126-135.
dc.relation.references17. A.Sachenko, V.Kochan, V.Turchenko, T.Laopoulos, V.Golovko, L.Grandinetti. Features of Intelligent Distributed Sensor Network Higher Level Development // Proceedings of 17th IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference (IMTC/2000). – Baltimore (USA). – 2000. - P. 335-340.
dc.relation.references18. V.Golovko, L.Grandinetti, V.Kochan, T.Laopoulos, A.Sachenko, V.Turchenko, V.Tymchyshyn. Approach of an Intelligent Sensing Instrumentation Structure Development // Proc. IEEE Intern. Workshop on Intelligent Signal Processing (WISP’99). – Budapest (Hungary). – 1999. – P. 336-341.
dc.relation.referencesen1. http://www.fluke.com/products/data_acquisition/hydra/home.asp?SID=7&AGID=0&PID=5308
dc.relation.referencesen2. http://www.thermo-electra.com
dc.relation.referencesen3. DIN IEC 751
dc.relation.referencesen4. DIN IEC 584-2
dc.relation.referencesen5. DIN 43710
dc.relation.referencesen6. http://www.sensym.com
dc.relation.referencesen7. Levin I.Ia., Rohelberh I.L. Issledovanie splavov dlia termopar, Sb. tr. instituta Hiprotsvetmetobrabotka, M., Metallurhiia, 1971. Iss.32, 93 p.
dc.relation.referencesen8. Sachenko A.A. Milchenko V.Iu. Chyrka M.I. Eksperimentalnye issledovaniia nestabilnosti hraduirovochnykh kharakteristik termoelektricheskikh preobrazovatelei hraduirovki khromel aliumel, "Izmeritelnaia tekhnika", 1985, N 10, P. 28-29
dc.relation.referencesen9. J. Brignell. "Digital compensation of sensors", Scientific Instruments, 1987, No 9, P. 1097-1102.
dc.relation.referencesen10. Sachenko A.S. Razrabotka metodov povysheniia tochnosti i sozdanie sistem pretsizionnoho izmereniia temperatur v promyshlennykh tekhnolohiiakh. -Disertatsiia na soiskanie stepeni d.t.n, Leninhrad, 1988, 417p.
dc.relation.referencesen11. Golovko V., Grandinetti L., Kochan V., Laopoulos T., Sachenko A., Turchenko V. Sensor Signal Processing Using Neural Networks, Proc. IEEE Region 8 Intern. Conf. Africon’99, Cape Town (South Africa), 1999, P. 339-344.
dc.relation.referencesen12. Kroese B. An Introduction to Neural Networks, Amsterdam: University of Amsterdam, 1996, 120 p.
dc.relation.referencesen13. Widrow B., Hoff M. Adaptive Switching Circuits, In 1960 IRE WESCON Conversion Record, DUNNO, 1960, P. 96-104.
dc.relation.referencesen14. A.Sachenko, V.Kochan, V.Turchenko, V.Golovko, J.Savitsky, A.Dunets, T. Laopoulos. Sensor Errors Prediction Using Neural Networks, Proceedings of the IEEE-INNS-ENNS International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN'2000), Como (Italy), 2000, Vol. IV, P. 441-446.
dc.relation.referencesen15. Rumelhart D., Hinton G., Williams R. Learning representation by backpropagation errors, Nature, 1986, No 323, P. 533-536.
dc.relation.referencesen16. V.Golovko, J.Savitsky, A.Sachenko, V.Kochan, V.Turchenko, T.Laopoulos, L.Grandinetti. Intelligent System for Prediction of Sensor Drift, Proc. Intern. Conf. Neural Networks and Artificial Intelligence (ICNNAI’99), Brest (Belarus), 1999, P. 126-135.
dc.relation.referencesen17. A.Sachenko, V.Kochan, V.Turchenko, T.Laopoulos, V.Golovko, L.Grandinetti. Features of Intelligent Distributed Sensor Network Higher Level Development, Proceedings of 17th IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference (IMTC/2000), Baltimore (USA), 2000, P. 335-340.
dc.relation.referencesen18. V.Golovko, L.Grandinetti, V.Kochan, T.Laopoulos, A.Sachenko, V.Turchenko, V.Tymchyshyn. Approach of an Intelligent Sensing Instrumentation Structure Development, Proc. IEEE Intern. Workshop on Intelligent Signal Processing (WISP’99), Budapest (Hungary), 1999, P. 336-341.
dc.identifier.citationenTyrchenko V., Kochan R., Karachka A. (2000) Zastosuvannia neironnykh merezh dlia prohnozuvannia dreifu kharakterystyk peretvorennia sensoriv [Prediction of sensor drift conversion characteristics using neural networks]. Scientific Journal of TSTU (Tern.), vol. 5, no 4, pp. 102-108 [in Ukrainian].
dc.contributor.affiliationТернопільська академія народного господарства
dc.citation.journalTitleВісник Тернопільського державного технічного університету
dc.citation.volume5
dc.citation.issue4
dc.citation.spage102
dc.citation.epage108
Показва се в Колекции:Вісник ТДТУ, 2000, том 5, № 4

Файлове в Този Публикация:
Файл Описание РазмерФормат 
TSTUSJ_2000v5n4_Tyrchenko_V-Prediction_of_sensor_102-108.pdf2,9 MBAdobe PDFИзглед/Отваряне
TSTUSJ_2000v5n4_Tyrchenko_V-Prediction_of_sensor_102-108.djvu198,93 kBDjVuИзглед/Отваряне
TSTUSJ_2000v5n4_Tyrchenko_V-Prediction_of_sensor_102-108__COVER.png485,74 kBimage/pngИзглед/Отваряне
Показване на запис на публикация Разлистване на Статистики


Публикацияте в DSpace са защитени с авторско право, с всички права запазени, освен ако не е указно друго.