Методи визначення дефектів вітрових турбін на основі адаптивної нейронечіткої системи логічного висновку

dc.contributor.authorОлексюк, Дмитро Васильович
dc.date.accessioned2026-02-05T14:11:38Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractМетою даної кваліфікаційної роботи є розробка методу визначення дефектів лопатей вітрових турбін на основі адаптивної нейронечіткої системи логічного висновку, який забезпечує підвищену точність, інтерпретованість результатів та зменшену обчислювальну складність порівняно з традиційними підходами. The purpose of this qualification work is to develop a method for determining wind turbine blade defects based on an adaptive neurofuzzy logical inference system, which provides increased accuracy, interpretability of results and reduced computational complexity compared to traditional approaches.
dc.identifier.citationОлексюк, Д. В. Методи визначення дефектів вітрових турбін на основі адаптивної нейронечіткої системи логічного висновку = Methods for Determining Wind Turbines Defects Usung the Adaptive Neurofuzzy Inference System : кваліфікаційна робота : спец. 122 – комп'ютерні науки ; освітньо-професійна програма – комп'ютерні науки / Дмитро Васильович Олексюк ; науковий керівник д.т.н., проф. А. О. Саченко. Тернопіль : ЗУНУ, 2025. 85 с.
dc.identifier.urihttps://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/56087
dc.publisherТернопіль, ЗУНУ
dc.subjectвітрова турбіна
dc.subjectдефекти лопатей
dc.subjectANFIS
dc.subjectнечітка логіка
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectкритичність дефектів
dc.subjectUAV
dc.subjectwind turbine
dc.subjectblade defects
dc.subjectfuzzy logic
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectdefect criticality
dc.titleМетоди визначення дефектів вітрових турбін на основі адаптивної нейронечіткої системи логічного висновку
dc.title.alternativeMethods for Determining Wind Turbines Defects Usung the Adaptive Neurofuzzy Inference System
dc.typeThesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Олексюк_КНм-21.pdf
Size:
1.85 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
2.37 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: