Please use this identifier to cite or link to this item:
http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/4429

Можете відсканувати цей QR-код телефоном( програмою "Сканер QR-кодів" ) для збереження.

Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorRomanuke, V.V.-
dc.contributor.authorРоманюк, В.В.-
dc.date.accessioned2015-12-23T10:31:11Z-
dc.date.available2015-12-23T10:31:11Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.citationRomanuke V.V. Optimizing parameters of the two-layer perceptrons’ boosting ensemble training for accuracy improvement in wear state discontinuous tracking model regarding statistical data inaccuracies and shifts / V.V. Romanuke // Problems of Tribology. – 2015. – № 1. – P. 65-68.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/4429-
dc.description.abstractThere is a trial of optimization for improving accuracy in tracking metal tool wear states discontinuously, when the states’ finite set has been statistically tied to the set of representative wear influencing factors. Range of wear states is presumed to be wholly sampled into those factors. The tracker is a static model based on boosting ensemble of two-layer perceptrons with nonlinear transfer functions. It successfully regards statistical data inaccuracies and shifts in a problem of tracking 24 wear states featured with 16 wear influencing factors. Having increased number of classifiers within the ensemble up to 30, the averaged gain with the optimized ensemble is about 56 % in respect of the best ensemble of three classifiers. Similarly, variance of tracking error rate over 24 wear states is about 53 % lower. Nearly the same results are registered when the ensemble is composed without training, but just setting every classifier’s weight to one thirtieth. To get the perfected accuracy more, such equally-weighted compositions shall be investigated in the sequel.uk_UA
dc.description.abstractПредставляється спроба оптимізації для покращення точності дискретного відслідковування станів зносу металевого засобу, коли скінченна множина цих станів була статистично пов’язана з множиною репрезентативних факторів, що впливають на знос. Діапазон станів зносу вважається повністю розбитим за цими факторами. Відстежувачем є статична модель на основі комітету бустингу двошарових персептронів з нелінійними передавальними функціями. Вона успішно враховує похибки і зсуви у статистичних даних в задачі відслідковування 24 станів зносу з 16 факторами впливу на знос. Збільшивши кількість класифікаторів у комітеті до 30, усереднений виграш з оптимізованим комітетом складає близько 56 % по відношенню до найкращого комітету з трьох класифікаторів. Аналогічно дисперсія рівня помилок відслідковування по 24 станам зносу є майже на 53 % меншою. Приблизно такі самі результати зафіксовані тоді, коли комітет складається без навчання, а лише з прирівнюванням ваги кожного класифікатора до однієї тридцятої. Такі рівновагові композиції будуть досліджені у подальшому для того, щоб отримати ще більш вдосконалену точність.uk_UA
dc.language.isoenuk_UA
dc.publisherKhmelnitskiy National Universityuk_UA
dc.subjectwear stateuk_UA
dc.subjectstatistical datauk_UA
dc.subjectdata inaccuraciesuk_UA
dc.subjectdata shiftsuk_UA
dc.subjecttracking modeluk_UA
dc.subjectaccuracyuk_UA
dc.subjecttwo-layer perceptronuk_UA
dc.subjectboostinguk_UA
dc.subjectboosting ensemble traininguk_UA
dc.subjectoptimizationuk_UA
dc.subjecttracking error rateuk_UA
dc.subjectстан зносуuk_UA
dc.subjectстатистичні даніuk_UA
dc.subjectпохибки у данихuk_UA
dc.subjectзсуви у данихuk_UA
dc.subjectмодель відслідковуванняuk_UA
dc.subjectточністьuk_UA
dc.subjectдвошаровий персептронuk_UA
dc.subjectбустингuk_UA
dc.subjectнавчання комітету бустингуuk_UA
dc.subjectоптимізаціяuk_UA
dc.subjectрівень помилок відслідковуванняuk_UA
dc.titleOptimizing parameters of the two-layer perceptrons’ boosting ensemble training for accuracy improvement in wear state discontinuous tracking model regarding statistical data inaccuracies and shiftsuk_UA
dc.title.alternativeОптимізація параметрів навчання комітету бустингу двошарових персептронів для покращення точності у дискретній моделі відслідковування стану зносу з урахуванням похибок і зсувів у статистичних данихuk_UA
dc.typeСтаттяuk_UA
dc.subject.udc539.375.6+539.538+519.237.8uk_UA
Appears in Collections:Problems of Tribology = Проблеми трибології - 2015 рік

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Ptl_2015_1_12.pdf237,21 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


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