Please use this identifier to cite or link to this item: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/33438
Title: Using a hybrid neuro-fuzzy system for diagnosing complex objects
Authors: Krivoulya, G. F.
Tokarev, V. V.
Abhijit, Mandape
Issue Date: 2020
Publisher: Український державний університет залізничного транспорту
Citation: Krivoulya G. F. Using a hybrid neuro-fuzzy system for diagnosing complex objects / G. F. Krivoulya, V. V. Tokarev, Abhijit Mandape // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті : тези стендових доповідей та виступів учасників 33-ї міжнародної науково-практичної конференції "Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті" (Харків, 30 жовтня, 2020 р.). – 2020. – № 3 (додаток). – С. 36-38.
Abstract: In determining the technical condition of the complex technical facilities major critical factor is the time of the decision to localize faults. Using a hybrid diagnostic system with a neurofuzzy network knowledge base provides decision support in situations for which the diagnostic algorithm is not known and is formed from the initial data in the form of production rules. To automate the process of accumulating knowledge in a diagnostic system, it is advisable to use object sensors, with which the values of diagnostic parameters are measured.
URI: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/33438
ISSN: 1681-4886 (рrint); 2413-3833 (online)
Appears in Collections:Т. 25 № 3 (додаток)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Krivoulya.pdf223.63 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.