Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Ким, С.А. - Применение методов машинного обучения для локализации отказов датчиков квадрокоптера
Ким, С.А. - Применение методов машинного обучения для локализации отказов датчиков квадрокоптера
Статья
Автор: Ким, С.А.
Известия высших учебных заведений. Приборостроение: Применение методов машинного обучения для локализации отказов датчиков квадрокоптера
б.г.
ISBN отсутствует
Автор: Ким, С.А.
Известия высших учебных заведений. Приборостроение: Применение методов машинного обучения для локализации отказов датчиков квадрокоптера
б.г.
ISBN отсутствует
На полку
Статья
Ким, С.А.
Применение методов машинного обучения для локализации отказов датчиков квадрокоптера / С. А. Ким, А. А. Маргун, А. А. Пыркин // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. – 2023. – Т. 66, № 2. – С. 125-130. – На рус. яз.
Рассматривается задача локализации отказов датчиков (акселерометра и гироскопа) беспилотного летательного аппарата типа „квадрокоптер“. Разработан алгоритм, обеспечивающий возможность детектирования и классификации отказов датчиков квадрокоптера с помощью методов машинного обучения. Для решения задачи использованы следующие методы машинного обучения: логистическая регрессия, метод случайного леса, LASSO и гребневая регрессии, а также эластичная сеть. Экспериментальные результаты, полученные в ходе компьютерного моделирования, подтверждают работоспособность предложенного алгоритма. Проведен сравнительный анализ используемых методов машинного обучения.
681.5.09
общий = БД Техника
общий = МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
общий = ОТКАЗ (техн.)
общий = ДАТЧИКИ
общий = БЕСПИЛОТНЫЕ ЛЕТАТЕЛЬНЫЕ АППАРАТЫ
общий = РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ
Ким, С.А.
Применение методов машинного обучения для локализации отказов датчиков квадрокоптера / С. А. Ким, А. А. Маргун, А. А. Пыркин // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. – 2023. – Т. 66, № 2. – С. 125-130. – На рус. яз.
Рассматривается задача локализации отказов датчиков (акселерометра и гироскопа) беспилотного летательного аппарата типа „квадрокоптер“. Разработан алгоритм, обеспечивающий возможность детектирования и классификации отказов датчиков квадрокоптера с помощью методов машинного обучения. Для решения задачи использованы следующие методы машинного обучения: логистическая регрессия, метод случайного леса, LASSO и гребневая регрессии, а также эластичная сеть. Экспериментальные результаты, полученные в ходе компьютерного моделирования, подтверждают работоспособность предложенного алгоритма. Проведен сравнительный анализ используемых методов машинного обучения.
681.5.09
общий = БД Техника
общий = МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
общий = ОТКАЗ (техн.)
общий = ДАТЧИКИ
общий = БЕСПИЛОТНЫЕ ЛЕТАТЕЛЬНЫЕ АППАРАТЫ
общий = РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ
