Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/345434| Title: | Перспективы применения методов машинного обучения в анализе колебательных систем |
| Other Titles: | Prospects for the application of machine learning methods in the analysis of oscillatory systems / O. S. Golovach |
| Authors: | Головач, О. С. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Физика |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | 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. |
| Abstract: | 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 |
| Abstract (in another language): | 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: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/345434 |
| ISBN: | 978-985-881-904-0 |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2025. Цифровая трансформация – шаг в будущее |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 579-582.pdf | 258,04 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.