Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/341155| Title: | Application of recurrent neural networks in predictive maintenance of metal-cutting equipment |
| Other Titles: | Применение рекуррентных нейронных сетей в прогнозном обслуживании металлорежущего оборудования / В. М. Измаилов, Н. Г. Джавадов, A. M. Амиров |
| Authors: | Ismayilov, V. M. Javadov, N. G. Amirov, A. M. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы XI Междунар. науч. конгр. по информатике (CSIST-2025), Респ. Беларусь, Минск, 29–31 окт. 2025 г. В 2 ч. Ч. 2 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др]. – Минск : БГУ, 2025. – С. 152-156. |
| Abstract: | Predictive maintenance is a strategy that helps to prevent unplanned equipment downtime in manufacturing. This article studies the application of a recurrent neural network for classifying the condition of a cutting tool. The model training was carried out on an industrial dataset that is closely approximated to real manufacturing conditions. As a result, the trained model achieved 82% accuracy on the test subset. The trained model can be used as a baseline for further research |
| Abstract (in another language): | Прогностическое обслуживание — это стратегия, помогающая предотвратить незапланированные простои оборудования на производстве. В данной статье рассматривается применение рекуррентной нейронной сети для классификации состояния режущего инструмента. Обучение модели проводилось на промышленном наборе данных, максимально приближенном к реальным производственным условиям. В результате обученная модель достигла точности 82% на тестовом подмножестве. Обученная модель может быть использована в качестве основы для дальнейших исследований |
| Description: | Раздел II. Нейронные сети и глубокое обучение |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/341155 |
| ISBN: | 978-985-881-851-7 978-985-881-853-1 (ч. 2) |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2025. Информационные системы и технологии |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 152-156.pdf | 421,52 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.