1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
  3. 2025
  4. ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025)
Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51777

Affichage complet
Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorДідич, Ірина Степанівна
dc.contributor.authorАндрушків, В. В.
dc.contributor.authorНазаревич, Б. В.
dc.contributor.authorDidych, I. S.
dc.contributor.authorAndrushkiv, V. V.
dc.contributor.authorNazarevych, B. V.
dc.coverage.temporal11-12 грудня 2025
dc.coverage.temporal11-12 December 2025
dc.date.accessioned2026-02-19T14:26:01Z-
dc.date.available2026-02-19T14:26:01Z-
dc.date.created2025-12-11
dc.date.issued2025-12-11
dc.identifier.citationДідич І. С. Розроблення та дослідження автоматизованої системи класифікації стану обладнання на основі методів машинного навчання / Ірина Степанівна Дідич, В. В. Андрушків, Б. В. Назаревич // Матеріали ⅩⅣ МНТКМУС „Актуальні задачі сучасних технологій“, 11-12 грудня 2025. — Т. : ФОП Паляниця В.А., 2025. — С. 78–79. — (Сучасні технології в будівництві, машино- та приладобудуванні).
dc.identifier.isbn978-614-8751-08-1
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51777-
dc.format.extent78-79
dc.language.isouk
dc.publisherФОП Паляниця В.А.
dc.publisherPE Palianytsia V.A.
dc.relation.ispartofМатеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 2025
dc.relation.ispartofProceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies”, 2025
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/info15050259
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/s00419-022-02326-8
dc.titleРозроблення та дослідження автоматизованої системи класифікації стану обладнання на основі методів машинного навчання
dc.title.alternativeDevelopment and research of an automated system for equipment condition classification based on machine learning methods
dc.typeConference Abstract
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages2
dc.subject.udc539.42
dc.subject.udc004.032.26
dc.relation.references1. Haykin, S., 2009 “Neural Networks and Learning Machines”, Third Edition, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada, 938 p.
dc.relation.references2. Raj, K. K., Kumar, S., Kumar, R. R., & Andriollo, M. (2024). Enhanced Fault Detection in Bearings Using Machine Learning and Raw Accelerometer Data: A Case Study Using the Case Western Reserve University Dataset. Information, 15(5), 259. https://doi.org/10.3390/info15050259.
dc.relation.references3. Yoo Y, Jo H, Ban SW. Lite and Efficient Deep Learning Model for Bearing Fault Diagnosis Using the CWRU Dataset. Sensors (Basel). 2023 Mar 15;23(6):3157. doi: 10.3390/s23063157.
dc.relation.references4. Masalegoo, S. E., Soleimani, A., & Saeedi Masine, H. (2022). Experimental fault detection of rotating machinery through chaos-based tools of recurrence plot and recurrence quantitative analysis. Archive of Applied Mechanics. https://doi.org/10.1007/s00419-022-02326-8.
dc.relation.referencesen1. Haykin, S., 2009 "Neural Networks and Learning Machines", Third Edition, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada, 938 p.
dc.relation.referencesen2. Raj, K. K., Kumar, S., Kumar, R. R., & Andriollo, M. (2024). Enhanced Fault Detection in Bearings Using Machine Learning and Raw Accelerometer Data: A Case Study Using the Case Western Reserve University Dataset. Information, 15(5), 259. https://doi.org/10.3390/info15050259.
dc.relation.referencesen3. Yoo Y, Jo H, Ban SW. Lite and Efficient Deep Learning Model for Bearing Fault Diagnosis Using the CWRU Dataset. Sensors (Basel). 2023 Mar 15;23(6):3157. doi: 10.3390/s23063157.
dc.relation.referencesen4. Masalegoo, S. E., Soleimani, A., & Saeedi Masine, H. (2022). Experimental fault detection of rotating machinery through chaos-based tools of recurrence plot and recurrence quantitative analysis. Archive of Applied Mechanics. https://doi.org/10.1007/s00419-022-02326-8.
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
dc.citation.journalTitleМатеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
dc.citation.spage78
dc.citation.epage79
dc.citation.conferenceⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
dc.identifier.citation2015Дідич І. С., Андрушків В. В., Назаревич Б. В. Розроблення та дослідження автоматизованої системи класифікації стану обладнання на основі методів машинного навчання // Матеріали ⅩⅣ МНТКМУС „Актуальні задачі сучасних технологій“, Тернопіль, 11-12 грудня 2025. 2025. С. 78–79.
dc.identifier.citationenAPADidych, I. S., Andrushkiv, V. V., & Nazarevych, B. V. (2025). Rozroblennia ta doslidzhennia avtomatyzovanoi systemy klasyfikatsii stanu obladnannia na osnovi metodiv mashynnoho navchannia [Development and research of an automated system for equipment condition classification based on machine learning methods]. Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies”, 11-12 December 2025, Ternopil, 78-79. PE Palianytsia V.A.. [in Ukrainian].
dc.identifier.citationenCHICAGODidych I. S., Andrushkiv V. V., Nazarevych B. V. (2025) Rozroblennia ta doslidzhennia avtomatyzovanoi systemy klasyfikatsii stanu obladnannia na osnovi metodiv mashynnoho navchannia [Development and research of an automated system for equipment condition classification based on machine learning methods]. Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies” (Tern., 11-12 December 2025), pp. 78-79 [in Ukrainian].
Collection(s) :ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025)

Fichier(s) constituant ce document :
Fichier Description TailleFormat 
ISTCYSS_2025_Didych_I_S-Development_and_research_78-79.pdf672,52 kBAdobe PDFVoir/Ouvrir
ISTCYSS_2025_Didych_I_S-Development_and_research_78-79__COVER.png447,6 kBimage/pngVoir/Ouvrir
Affichage abbrégé


Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.