Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Поисковый запрос: (<.>K=Deep Learning<.>)

Общее количество найденных документов : 1

Чернышова, Галина Юрьевна (кандидат экономических наук; доцент).
Применение методов интеллектуального анализа данных для оценки времени простоя оборудования в процессе технического обслуживания и ремонта [Текст] / Г. Ю. Чернышова, Е. Ю. Красильникова // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. - 2017. - № 3. - С. 161-166 : рис. - Библиогр.: с. 166 (7 назв.) . - ISSN 1994-5094

УДК

^a330.4

ББК 65в631
Рубрики: Экономика
Математическая экономика. Эконометрика
Кл.слова (ненормированные):
Data Mining -- Deep Learning -- интеллектуальный анализ данных -- моделирование -- модель Data Mining -- модель Deep Learning -- оценка времени простоя оборудования -- ремонт оборудования -- техническое обслуживание
Аннотация: Прогнозирование времени ремонта и технического обслуживания оборудования позволяет более рационально использовать ресурсы предприятия. В статье рассматривается построение модели оценки времени простоя оборудования для промышленного предприятия, занимающегося производством минеральных удобрений. Выбор модели осуществляется путем сравнения традиционных моделей Data Mining и современных методов Deep Learning. Построение модели выполнено в среде RapidMiner Studio. В процессе построения модели осуществлен выбор факторов, влияющих на продолжительность технического обслуживания и ремонта, сформирована обучающая выборка, выполнена предобработка данных, настройка многопараметрических методов. Реализована модель Deep Learning для оценки времени простоя оборудования для промышленного предприятия. Разработанная методика прогнозирования времени простоя оборудования позволит более эффективно организовать процесс технического обслуживания и ремонта.

Доп.точки доступа:
Красильникова, Екатерина Юрьевна (магистрант)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)