Технології штучного інтелекту в задачах діагностування обертових електричних машин змінного струму : монографія

dc.contributor.authorГраняк, В. Ф.
dc.date.accessioned2026-05-18T08:16:14Z
dc.date.issued2026
dc.descriptionФізико-математичні науки. Інформаційні технології. Штучний інтелект
dc.description.abstractМонографія містить матеріали, присвячені особливостям та практичним аспектам використання систем штучного інтелекту в задачах діагностування обертових електричних машин змінного струму. Пропонуються нові високоінформативні ознаки наявності найбільш поширених дефектів обертових електричних машин та принцип реалізації та архітектуру універсальної багатофункціональної цифрової системи діагностування обертових електричних машин змінного струму на основі штучної нейронної мережі, що являє собою модифіковану архітектуру Елмана. Монографія розрахована на інженерів, аспірантів та студентів закладів вищої освіти, що спеціалізуються в галузі інформаційних технологій та електротехніки.
dc.identifier.citationГраняк В. Ф. Технології штучного інтелекту в задачах діагностування обертових електричних машин змінного струму : монографія. Вінниця : Твори, 2026. 114 с. DOI: https://doi.org/10.31652/978-617-558-492-7-1-114
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31652/978-617-558-492-7-1-114
dc.identifier.isbn978-617-558-492-7
dc.identifier.otherУДК 621.313.3:004.89
dc.identifier.urihttps://dspace.vspu.edu.ua/handle/123456789/17429
dc.language.isoother
dc.publisherВінниця : ТВОРИ
dc.subjectдіагностування
dc.subjectелектрична машина
dc.subjectдефект
dc.subjectштучна нейронна мережа
dc.subjectприйняття рішення
dc.subjectдіагностична ознака
dc.titleТехнології штучного інтелекту в задачах діагностування обертових електричних машин змінного струму : монографія
dc.typeBook

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2026_Технології штучного інтелекту в задачах діагностування.pdf
Size:
3.33 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: