Створення iнтелектуальної системи прогнозування та оцiнювання якостi сенсорiв на основi даних калiбрування

Abstract

UK: Об’єкт дослідження – процес технічного обслуговування п’єзоелектричних акселерометрів. Результати – розроблено архітектуру гібридної нейронної мережі, що прогнозує девіацію чутливості з точністю 95,93%. EN: Research object – maintenance of piezoelectric accelerometers. Results – a hybrid neural network architecture was developed to predict sensitivity deviation with 95.93% accuracy.