| Предметная область | — |
| Выходные данные | — |
| Ключевые слова | — |
| Вид публикации | Статья |
| Контактные данные автора публикации | ВИНИЧЕНКО МИХАИЛ ЮРЬЕВИЧ1, КРИВИН ВАЛЕРИЙ ВОЛЬФОВИЧ1, АНДРЕЕВА Е.А.1, ДРОГОВОЗОВА Л.А.1, ШАРАПА А.В.1 1 Волгодонский инженерно-технический институт – филиал Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ», Волгодонск, Ростовская обл |
| Ссылка на публикацию в интернете | elibrary.ru/item.asp?id=20842741 |
Аннотация
ЖУРНАЛ:
ГЛОБАЛЬНАЯ ЯДЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ
Издательство: Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ" (Москва)
ISSN: 2305-414X
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
МАСШТАБИРОВАНИЕ, ЭНТРОПИЯ, ENTROPY, МАКСИМИЗАЦИЯ, MAXIMIZATION, ДУГОВАЯ СВАРКА, ARC WELDING, ИДЕНТИФИКАЦИЯ, IDENTIFICATION, LARGE-SCALING
АННОТАЦИЯ:
В статье показано, что неравномерность данных, полученных при идентификации процесса сварки уменьшает их энтропию, а значит и информативность. Поэтому их непосредственное использование в качестве входных данных нейросетевой модели приводит к ошибкам при обучении и классификации. Предложено масштабирующее преобразование, которое обеспечивает для каждого малого интервала значений масштаб, пропорциональный вероятности попадания значения в этот интервал. Показано, что за счет увеличения энтропии эффективность обучения нейросети повышается.
ПодробнееГЛОБАЛЬНАЯ ЯДЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ
Издательство: Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ" (Москва)
ISSN: 2305-414X
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
МАСШТАБИРОВАНИЕ, ЭНТРОПИЯ, ENTROPY, МАКСИМИЗАЦИЯ, MAXIMIZATION, ДУГОВАЯ СВАРКА, ARC WELDING, ИДЕНТИФИКАЦИЯ, IDENTIFICATION, LARGE-SCALING
АННОТАЦИЯ:
В статье показано, что неравномерность данных, полученных при идентификации процесса сварки уменьшает их энтропию, а значит и информативность. Поэтому их непосредственное использование в качестве входных данных нейросетевой модели приводит к ошибкам при обучении и классификации. Предложено масштабирующее преобразование, которое обеспечивает для каждого малого интервала значений масштаб, пропорциональный вероятности попадания значения в этот интервал. Показано, что за счет увеличения энтропии эффективность обучения нейросети повышается.
Для того чтобы оставить комментарий необходимо авторизоваться.