Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/74676
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorХоличев, Данил Дмитриевичru
dc.contributor.authorХоназаров Анваржон Ганижон углиru
dc.date.accessioned2023-02-19T15:09:18Z-
dc.date.available2023-02-19T15:09:18Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationХоличев, Д. Д. Исследование возможности применения нейронных сетей для решения задач капиллярной дефектоскопии / Д. Д. Холичев, Хоназаров Анваржон Ганижон угли // Ресурсосберегающие технологии в контроле, управлении качеством и безопасности : сборник научных трудов XI Международной конференции школьников, студентов, аспирантов, молодых ученых "Ресурсоэффективные системы в управлении и контроле: взгляд в будущее", 08-10 ноября 2022 г., г. Томск. — Томск : Изд-во ТПУ, 2023. — [С. 259-263].ru
dc.identifier.urihttp://earchive.tpu.ru/handle/11683/74676-
dc.description.abstractСтатья посвящена исследованию возможности применения нейронных сетей для решения задач капиллярной дефектоскопии. Предложена система анализа результатов контроля, которая включает две нейронные сети и программу, реализующую работу нейронных сетей. По результатам работы можно сделать вывод о возможности использования нейронных сетей для обработки результатов капиллярного контроля, т.е. нейронные сети применимы для решения задач капиллярной дефектоскопии в части расшифровки изображений.ru
dc.description.abstractThe paper is devoted to the study of the possibility of using neural networks to solve problems of capillary flaw detection. A system for analyzing the results of control is proposed; it includes two neural networks and program for implementation of the operation of neural networks According the results of the work, it can be concluded what using neural networks to process the results of penetrant testing is possible. Thus, neural networks are applicable to solving problems of penetrant testing in terms of image decoding.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isoruen
dc.publisherТомский политехнический университетru
dc.relation.ispartofРесурсосберегающие технологии в контроле, управлении качеством и безопасности : сборник научных трудов XI Международной конференции школьников, студентов, аспирантов, молодых ученых "Ресурсоэффективные системы в управлении и контроле: взгляд в будущее", 08-10 ноября 2022 г., г. Томскru
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.rightsAttribution-NonCommercial 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/-
dc.subjectнеразрушающий контрольru
dc.subjectконтроль проникающими веществамиru
dc.subjectнейронные сетиru
dc.subjectпрограммыru
dc.subjectкапиллярная дефектоскопияru
dc.subjectизображенияru
dc.subjectnon-destructive testingen
dc.subjectpenetrant testingen
dc.subjectneural networksen
dc.subjectprogramen
dc.titleИсследование возможности применения нейронных сетей для решения задач капиллярной дефектоскопииru
dc.title.alternativeInvestigation of the possibility of using a neural networks to solve problems of penetrant testingen
dc.typeConference Paperen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferencePaper-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
dcterms.audienceResearchesen
local.description.firstpage259-
local.description.lastpage263-
local.filepathconference_tpu-2022-C47_V2_p259-263.pdf-
local.identifier.bibrecRU\TPU\conf\37391-
local.localtypeДокладru
local.conference.nameРесурсосберегающие технологии в контроле, управлении качеством и безопасностиru
local.conference.date2022-
Располагается в коллекциях:Материалы конференций

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
conference_tpu-2022-C47_V2_p259-263.pdf229,17 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.