Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/31694
Название: | Gas turbine engines diagnosing using the methods of pattern recognition |
Авторы: | Dmitriev, S. Popov, O. Yakushenko, O. Potapov, V. Pashchuk, O. |
Ключевые слова: | diagnosing |
Дата публикации: | сен-2017 |
Издательство: | Авиационно–космическая техника и технология. Харьков. |
Серия/номер: | № 8 (143) |
Краткий осмотр (реферат): | The paper is dedicated to the relevant problem that pertains to gas turbine engines diagnosing. The issue con- sidered in the paper is how to diagnose gas turbine engines using the methods of pattern recognition: in par- ticular the method of “binary tree” and the “nearest neighbor” method. In computer science, a binary tree is a tree data structure in which each node has at most two children, which are referred to as the left child and the right child. A recursive definition using just set theory notions is that a (non-empty) binary tree is a triple (L, S, R), where L and R are binary trees or the empty set and S is a singleton set. Some authors allow the binary tree to be the empty set as well. I n computing, binary trees are seldom used solely for their struc- ture. Much more typical is to define a labeling function on the nodes, which associates some value to each node. Nearest neighbor search (NNS), as a form of proximity search, is the optimization problem of finding the point in a given set that is closest (or most similar) to a given point. Closeness is typically expressed in terms of a dissimilarity function: the less similar th |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/31694 |
Располагается в коллекциях: | Наукові статті кафедри авіаційних двигунів (НОВА) |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Dmitriev.pdf | СТАТЬЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЕ ГАЗОТУРБИННОГО ДВИГАТЕЛЯ МЕТОДАМИ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ | 403.11 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.