Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://repository.lnup.edu.ua/jspui/handle/123456789/2116
Назва: | Обґрунтування моделі машинного навчання для ідентифікації пошкоджень дорожнього покриття |
Інші назви: | Justification of a machine learning model for road surface damage detection |
Автори: | Сулятицький, Максим Іванович |
Ключові слова: | діагностика пошкоджень дорожнього покриття diagnostics of road surface damage вимірювання прискорень acceleration measurement машинне навчання machine learning задача кластеризації clustering task |
Дата публікації: | 2024 |
Видавництво: | Львівський національний університет природокористування |
Бібліографічний опис: | Обґрунтування моделі машинного навчання для ідентифікації пошкоджень дорожнього покриття Сулятицький М.І. Кафедра ІТ – Дубляни, Львівський НУП, 2024. Кваліфікаційна робота: 72 с. |
Короткий огляд (реферат): | Проведено аналіз предметної області, визначені фактори, які впливають на якість дороги та сформульовані задачі роботи. Розглянуті методи діагностики стану автомобільних доріг. Розглянуті математичні моделі, які використовуються в процесі моделювання вібрацій автомобіля під час руху. Визначено клас задачі, обрані мова програмування, середовище розробки, бібліотеки машинного навчання та джерела даних. Розроблена модель машинного навчання, проведено моделювання, отримані результати обчислень та зроблена їх оцінка. Розглянуті варіанти архітектурних рішень по системі, потокам даних та структурі бази даних. Описані питання охорони праці та визначення економічної ефективності отриманих рішень. |
Опис: | Спеціальність 126 – „Інформаційні системи та технології” |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://repository.lnup.edu.ua/jspui/handle/123456789/2116 |
Розташовується у зібраннях: | ОС «Магістр» / Master's degree |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Сулятицький.pdf | 2,81 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.