Диагностика процессов механической обработки с применением искусственных нейронных сетей: состояние вопроса

Залога, Вильям Александрович; Зинченко, Руслан Николаевич; Гонщик, А.В.

Please use this identifier to cite or link to this item: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/28853

Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item

Title	Диагностика процессов механической обработки с применением искусственных нейронных сетей: состояние вопроса
Authors	Zaloha, Viliam Oleksandrovych Zinchenko, Ruslan Mykolaiovych Гонщик, А.В.
ORCID	http://orcid.org/0000-0001-7444-485X
Keywords	механическая обработка механічна обробка machining износ зношення состояние режущего инструмента стан різального інструменту cutting tool condition искусственный интеллект штучний інтелект artificial intelligence нейронна мережа нейронная сеть neural network wear
Type	Article
Date of Issue	2012
URI	http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/28853
Publisher	Сумской государственный университет
License	Copyright not evaluated
Citation	Залога, В.А. Диагностика процессов механической обработки с применением искусственных нейронных сетей: состояние вопроса [Текст] / В.А. Залога, А.В. Гонщик, Р.Н. Зинченко // Вісник Сумського державного університету. Серія Технічні науки. — 2012. — № 2. — С. 128-137.
Abstract	У статті подано огляд літератури з питання застосування методу штучних нейронних мереж у системах діагностування процесів механічної обробки та, зокрема, стану різального інструменту. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/28853 В статье представлен обзор литературы по вопросу применения метода искусственных нейронных сетей в системах диагностики процессов механической обработки и, в частности, состояния режущего инструмента. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/28853 This article presents the literature review on the subject of application of artificial neural network method in the systems of machining process diagnosis and cutting tool condition diagnosis particularly. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/28853
Appears in Collections:	Вісник Сумського державного університету. Технічні науки (2007-2014)