диплом Исследование нейронечеткой модели классификации состояний технических объектов

Эта работа (2019 г.) была успешно защищена, оригинальность при выполнении была очень высокая, но для предотвращения снижения высокой оригинальности (материал индексируется в интернете) введение приведено не полностью, а в списке лит-ры отражено только кол-во источников.

ВНИМАНИЕ: Вместе с тем, цена указана со статусом работы "без претензий" (автору отправляется вообще 70% от стоимости), поскольку в 5-6 раз дешевле, если заказывать новую работу, т.е. данный материал предназначен для написания собственной работы. То есть, дешевле купить и заказать здесь на сайте подъем оригинальности, если потребуется.

Если данные условия устраивают, приглашаем купить работу. Также при необходимости после покупки Вы можете заказать на данном сайте необходимые дополнения.

При желании можете запросить демоверсию.

Также можете заказать близкую по теме работу У НАС, или расширить данный материал до большой работы.

Если Вам будет нужна качественная дипломная или диссертация - обращайтесь…….

Если приводите сокурсника - Вам скидка - 10% за каждого.

И-за разной версии ворда некоторые формулы сбились в оформлении - нужно будет подправить, в данной связи цена минимальная

Введение                                                                                                            

1 Анализ объекта исследования                                                                       10

1.1   Описание устройства и принципа работы ГПА                                         10

1.2    Методы диагностики состояний узлов ГПА                                             14

1.3   Классификация технических состояний ГПА                                            19

2     Разработка параметрической модели                                                           22

2.1    Вероятностная модель классификации состояний                                    22

2.2     Алгоритмизация классификации технического состояния ГПА              28

3     Разработка нейронечеткой модели классификации                                     35

4     Исследование результатов моделирования                                                 56

Заключение                                                                                                        70

Список использованных источников                                                               71

11 источников