Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/345434| Заглавие документа: | Перспективы применения методов машинного обучения в анализе колебательных систем |
| Другое заглавие: | Prospects for the application of machine learning methods in the analysis of oscillatory systems / O. S. Golovach |
| Авторы: | Головач, О. С. |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Физика |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издатель: | Минск : БГУ |
| Библиографическое описание источника: | Цифровая трансформация – шаг в будущее : материалы VІ Междунар. науч.-практ. конф. молодых ученых, Минск, 2 окт. 2025 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: И. А. Карачун (гл. ред.), А. А. Королёва, Б. Н. Паньшин. – Минск : БГУ, 2025. – С. 579-582. |
| Аннотация: | В статье разрабатывается метод классификации типов колебаний (свободные незатухающие, затухающие и вынужденные) на основе физически симулированных данных. Из зашумленных временных рядов извлекались признаки, которые затем использовались для обучения пяти моделей машинного обучения. Наилучшие результаты показал алгоритм метод опорных векторов с точностью (91,8 %). Результаты подтверждают потенциал машинного обучения для автоматизации анализа колебательных систем |
| Аннотация (на другом языке): | This paper develops a method for classifying types of oscillations (free undamped, damped, and forced) based on physically simulated data. Features were extracted from noisy time series and subsequently used to train five machine learning models. The support vector machine achieved the best performance with an accuracy of 91.8 %. The results confirm the potential of machine learning for automating analysis of oscillatory systems |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/345434 |
| ISBN: | 978-985-881-904-0 |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2025. Цифровая трансформация – шаг в будущее |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 579-582.pdf | 258,04 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.