Детальная информация

Название: Анализ производственных дефектов на основе методов машинного обучения: выпускная квалификационная работа магистра по направлению 09.04.01 - Информатика и вычислительная техника ; 09.04.01_17 - Интеллектуальные системы (международная образовательная программа)
Авторы: Заин-Уль-Аабидин ---
Научный руководитель: Шкодырев Вячеслав Петрович
Другие авторы: Селиванова Елена Николаевна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2019
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Нейронные сети; чёрный ящик; извлечение знаний; система управления; машинное обучение; дерево решений
УДК: 004.032.26
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 09.04.01
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-5772
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Обнаружение неисправностей в производстве с использованием методов машинного обучения в анализе изображений было выполнено в этой исследовательской работе. Был проведен литературный обзор этого предмета, и были обнаружены методы машинного обучения, имеющиеся в литературе. После обзора литературы метод обучения передачи для сверточной нейронной сети был выбран для сопутствующей проектной работы. Для этой исследовательской работы были отобраны четыре нейронные сети SqueezeNet, GoogleNet, ResNet- 18 и MobilenetV2, и их производительность была исследована и измерена. Было обнаружено, что для выбранных наборов данных и методов обучения сеть Googlenet является более точной, чем Resnet-18, а Squeezenet под номером три MobilenetV2 является наименее точной из четырех сетей. Однако squeezenet является лучшим с точки зрения скорости вычислений, за которой следуют Googlenet, Resnet-18 и MobilenetV2.

The fault detection in Manufacturing using Machine learning methods in Image analysis has been carried out in this research work. A literature review of this subject has been performed and the Machine learning techniques available in the literature have been observed. After the literature review the Transfer learning method for the Convolutional Neural Networks has been selected for accompanied project work. Four neural networks SqueezeNet, GoogleNet, ResNet-18 and MobilenetV2 have been selected for the purpose of this research work and their performance has been investigated and measured. It has been found that for the selected datasets and training methods the Network Googlenet is more accurate than Resnet-18 and with Squeezenet at number three MobilenetV2 is the least accurate of the four networks. However squeezenet is best in terms of computation speed followed by Googlenet, Resnet-18 and MobilenetV2.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 31
За последние 30 дней: 1
Подробная статистика