FRINK Linked Data Fragments server

Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W2971045036> ?p ?o ?g. }

• W2971045036 abstract "Аннотация - Automation of data processing of contactless diagnostics (detection) of the technical condition of the majority of nodes and aggregates of railway transport (RWT) minimizes the damage from failures of these systems in operating modes. This becomes possible due to the rapid detection of serious defects at the stage of their origin. Basically, in practice, the control of the technical condition of the nodes and aggregates of the RWT is carried out during scheduled repairs. It is not always possible to identify incipient defects. Consequently, it is not always possible to warn personnel (machinists, repairmen, etc.) of significant damage to the RWT systems until their complete failure. The difficulties of obtaining diagnostic information is that there is interdependence between the main nodes of the RWT. This means that if physical damage occurs at any of the RWT nodes, in other nodes there can also occur malfunctions. В качестве основного способа повышения эффективности обнаружения состояний узлов и агрегатов RWT мы видим направление предоставления свойства адаптивности для автоматизированной системы обработки данных из различных систем удаления бесконтактной диагностической информации. Глобальная цель может быть достигнута, в частности, за счет использования методов машинного обучения и распознавания ошибок (объектов распознавания). Для повышения эксплуатационной надежности и срока службы основных узлов и агрегатов RWT предложена соответствующая модель и алгоритм машинного обучения системы управления оператором узлов и агрегатов. Предлагается использовать нормированную меру Шеннона для энтропии и критерий информации о расстоянии Кульбака-Лейблера в качестве критерия эффективности обучения автоматизированной системы обнаружения и контроля состояния узла оператора RWT. В статье описано применение предлагаемого способа на примере системы автоматического обнаружения (АДС) состояния тягового двигателя электровоза. Приведены тестовые данные модели и алгоритма в среде MATLAB." @default.
• W2971045036 created "2019-09-05" @default.
• W2971045036 creator A5033757715 @default.
• W2971045036 creator A5050596795 @default.
• W2971045036 creator A5054506400 @default.
• W2971045036 creator A5067328228 @default.
• W2971045036 creator A5076960636 @default.
• W2971045036 date "2023-07-26" @default.
• W2971045036 modified "2023-10-07" @default.
• W2971045036 title "Automated Self-trained System of Functional Control and State Detection of Railway Transport Nodes" @default.
• W2971045036 cites W1965744128 @default.
• W2971045036 cites W1992707230 @default.
• W2971045036 cites W2024813244 @default.
• W2971045036 cites W2041001431 @default.
• W2971045036 cites W2092468633 @default.
• W2971045036 cites W2093216892 @default.
• W2971045036 cites W2106474383 @default.
• W2971045036 cites W2151674625 @default.
• W2971045036 cites W2395521695 @default.
• W2971045036 cites W2534642267 @default.
• W2971045036 cites W2535776261 @default.
• W2971045036 cites W2562535172 @default.
• W2971045036 cites W2588614204 @default.
• W2971045036 doi "https://doi.org/10.24425/ijet.2019.129804" @default.
• W2971045036 hasPublicationYear "2023" @default.
• W2971045036 type Work @default.
• W2971045036 sameAs 2971045036 @default.
• W2971045036 citedByCount "0" @default.
• W2971045036 crossrefType "journal-article" @default.
• W2971045036 hasAuthorship W2971045036A5033757715 @default.
• W2971045036 hasAuthorship W2971045036A5050596795 @default.
• W2971045036 hasAuthorship W2971045036A5054506400 @default.
• W2971045036 hasAuthorship W2971045036A5067328228 @default.
• W2971045036 hasAuthorship W2971045036A5076960636 @default.
• W2971045036 hasBestOaLocation W29710450361 @default.
• W2971045036 hasConcept C11413529 @default.
• W2971045036 hasConcept C127413603 @default.
• W2971045036 hasConcept C154945302 @default.
• W2971045036 hasConcept C2775924081 @default.
• W2971045036 hasConcept C38652104 @default.
• W2971045036 hasConcept C41008148 @default.
• W2971045036 hasConcept C48103436 @default.
• W2971045036 hasConceptScore W2971045036C11413529 @default.
• W2971045036 hasConceptScore W2971045036C127413603 @default.
• W2971045036 hasConceptScore W2971045036C154945302 @default.
• W2971045036 hasConceptScore W2971045036C2775924081 @default.
• W2971045036 hasConceptScore W2971045036C38652104 @default.
• W2971045036 hasConceptScore W2971045036C41008148 @default.
• W2971045036 hasConceptScore W2971045036C48103436 @default.
• W2971045036 hasLocation W29710450361 @default.
• W2971045036 hasLocation W29710450362 @default.
• W2971045036 hasOpenAccess W2971045036 @default.
• W2971045036 hasPrimaryLocation W29710450361 @default.
• W2971045036 hasRelatedWork W2330933008 @default.
• W2971045036 hasRelatedWork W2368625331 @default.
• W2971045036 hasRelatedWork W2474449984 @default.
• W2971045036 hasRelatedWork W2562884153 @default.
• W2971045036 hasRelatedWork W2589557343 @default.
• W2971045036 hasRelatedWork W2595411500 @default.
• W2971045036 hasRelatedWork W2801674364 @default.
• W2971045036 hasRelatedWork W2899084033 @default.
• W2971045036 hasRelatedWork W3013880960 @default.
• W2971045036 hasRelatedWork W4213455900 @default.
• W2971045036 isParatext "false" @default.
• W2971045036 isRetracted "false" @default.
• W2971045036 magId "2971045036" @default.
• W2971045036 workType "article" @default.