| Articolul precedent |
| Articolul urmator |
 |
 594 9 |
| Ultima descărcare din IBN: 2024-04-11 17:38 |
 SM ISO690:2012CĂRBUNE, Viorel. Model Neuronal Decizional in Baza Experientei Operatorului Uman . In: Microelectronics and Computer Science, Ed. 9, 19-21 octombrie 2017, Chisinau. Chișinău, Republica Moldova: Universitatea Tehnică a Moldovei, 2017, Ediția 9, pp. 202-205. ISBN 978-9975-4264-8-0. |
| EXPORT metadate: Google Scholar Crossref CERIF DataCite Dublin Core |
| Microelectronics and Computer Science Ediția 9, 2017 |
||||||
|
Conferința "Microelectronics and Computer Science" 9, Chisinau, Moldova, 19-21 octombrie 2017 | ||||||
|
||||||
| Pag. 202-205 | ||||||
|
||||||
 Descarcă PDF |
||||||
| Rezumat | ||||||
Modelarea procesului de turnare a microfir elor magnetic e , este un proces destul de complex, multi parametric și prezintă anumite dificultăți esențiale. Practica arată că abordările clasice pentru reprezentarea acestor clase de sisteme nu asigură o precizie necesară, fie din cauza com plexității modelelor sistemului , fie din cauza aproximărilor făcute în lipsa informației despre core larea dintre parametrii acestui proces . Pentru a rezolva această problemă a fost propusă utilizarea experienţei operatorului uman pentru crearea unei reţele neuronale artificiale. Această reţea neuronală are ca scop preluarea experienţei operatorului uman, generalizarea acesteia şi automatizarea procesului d e turnate a microfirelor magnetice prin substituţia operatorului uman din bucla de reacţie. Utilizarea reţelelor neuronale artificiale pentru automatizarea procesului de turnare a microfirelor magnetice se realizează cu scopul de a îmbunătăţi parametrii de calitate ai produsului final. |
||||||
| Cuvinte-cheie RNA, proces decizional, Expert Uman |
||||||
|
Cerif XML Export
<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> <CERIF xmlns='urn:xmlns:org:eurocris:cerif-1.5-1' xsi:schemaLocation='urn:xmlns:org:eurocris:cerif-1.5-1 http://www.eurocris.org/Uploads/Web%20pages/CERIF-1.5/CERIF_1.5_1.xsd' xmlns:xsi='http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance' release='1.5' date='2012-10-07' sourceDatabase='Output Profile'> <cfResPubl> <cfResPublId>ibn-ResPubl-55345</cfResPublId> <cfResPublDate>2017</cfResPublDate> <cfVol>Ediția 9</cfVol> <cfStartPage>202</cfStartPage> <cfISBN>978-9975-4264-8-0</cfISBN> <cfURI>https://ibn.idsi.md/ro/vizualizare_articol/55345</cfURI> <cfTitle cfLangCode='RO' cfTrans='o'>Model Neuronal Decizional in Baza Experientei Operatorului Uman </cfTitle> <cfKeyw cfLangCode='RO' cfTrans='o'>RNA; proces decizional; Expert Uman</cfKeyw> <cfAbstr cfLangCode='RO' cfTrans='o'><p><strong>Modelarea procesului de turnare a microfir</strong> <strong>elor </strong> <strong>magnetic</strong> <strong>e</strong> <strong>, este un proces destul de complex, </strong> <strong>multi</strong> <strong>parametric și prezintă anumite dificultăți esențiale. Practica arată că abordările </strong> <strong>clasice pentru </strong> <strong>reprezentarea acestor clase de sisteme nu asigură o precizie necesară, fie din cauza com</strong> <strong>plexității modelelor </strong> <strong>sistemului</strong> <strong>, fie </strong> <strong>din cauza aproximărilor făcute în lipsa informației despre core</strong> <strong>larea dintre parametrii acestui </strong> <strong>proces</strong> <strong>. </strong> <strong>Pentru a rezolva această problemă a fost propusă utilizarea experienţei operatorului uman pentru </strong> <strong>crearea unei reţele neuronale artificiale. Această reţea neuronală are ca scop preluarea experienţei </strong> <strong>operatorului uman, generalizarea acesteia şi automatizarea procesului d</strong> <strong>e turnate a microfirelor magnetice </strong> <strong>prin substituţia operatorului uman din bucla de reacţie. Utilizarea reţelelor neuronale artificiale pentru </strong> <strong>automatizarea procesului de turnare a microfirelor magnetice </strong> <strong>se realizează cu scopul de a îmbunătăţi </strong> <strong>parametrii de </strong> <strong>calitate ai produsului final.</strong></p></cfAbstr> <cfResPubl_Class> <cfClassId>eda2d9e9-34c5-11e1-b86c-0800200c9a66</cfClassId> <cfClassSchemeId>759af938-34ae-11e1-b86c-0800200c9a66</cfClassSchemeId> <cfStartDate>2017T24:00:00</cfStartDate> </cfResPubl_Class> <cfResPubl_Class> <cfClassId>e601872f-4b7e-4d88-929f-7df027b226c9</cfClassId> <cfClassSchemeId>40e90e2f-446d-460a-98e5-5dce57550c48</cfClassSchemeId> <cfStartDate>2017T24:00:00</cfStartDate> </cfResPubl_Class> <cfPers_ResPubl> <cfPersId>ibn-person-13323</cfPersId> <cfClassId>49815870-1cfe-11e1-8bc2-0800200c9a66</cfClassId> <cfClassSchemeId>b7135ad0-1d00-11e1-8bc2-0800200c9a66</cfClassSchemeId> <cfStartDate>2017T24:00:00</cfStartDate> </cfPers_ResPubl> </cfResPubl> <cfPers> <cfPersId>ibn-Pers-13323</cfPersId> <cfPersName_Pers> <cfPersNameId>ibn-PersName-13323-2</cfPersNameId> <cfClassId>55f90543-d631-42eb-8d47-d8d9266cbb26</cfClassId> <cfClassSchemeId>7375609d-cfa6-45ce-a803-75de69abe21f</cfClassSchemeId> <cfStartDate>2017T24:00:00</cfStartDate> <cfFamilyNames>Cărbune</cfFamilyNames> <cfFirstNames>Viorel</cfFirstNames> </cfPersName_Pers> </cfPers> </CERIF>
|
|
|
