Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://repo.btu.kharkov.ua/handle/123456789/41536| Назва: | Застосування методу Вейвлет та фрактального аналізу для прогнозування ризику виробничого травматизму |
| Інші назви: | Применение метода вейвлет и фрактального анализа для прогнозирования риска производственного травматизма Application of the method of wavelet and fractal analysis for predicting the risk of occupational accidents |
| Автори: | Д’яконов, В. І. Дьяконов, О. В. Третьяков, О. В. |
| Дата публікації: | 2014 |
| Видавництво: | Харків: ХНТУСГ |
| Бібліографічний опис: | Д’яконов В. І., Дьяконов О. В., Третьяков О. В. Застосування методу Вейвлет та фрактального аналізу для прогнозування ризику виробничого травматизму. Вісник Харківського національного технічного університету сільського господарства. вип. 148 «Технічні науки» «Механізація сільськогосподарського виробництва». 2014. С. 465-472 |
| Серія/номер: | Вісник Харків. нац. техн. ун-т сіл. госп-ва ім. П. Василенка;№ 148 |
| Короткий огляд (реферат): | Представлена методика прогнозування ризику виробничого травматизму
за допомогою вейвлет і фрактального аналізу. Вейвлет-аналіз застосовується
для аналізу складних даних і дозволяє виявляти різні властивості складного
сигналу, які невидимі при звичайному уявленні в режимі реального часу. По
величині фрактальної розмірності, яка відображає кількість нещасних
випадків за термін дослідження, визначають ступінь хаотичності самого
процессу. Представлена методика прогнозирования производственного травматизма с помощьювейвлет и фрактального анализа. Вейвлет анализ применяется для анализа сложных данных и позволяет выявить различные свойства сложного сигнала, невидимые при обычном представлении в режиме реального времен. По величине фрактальной размерности, отражающей количество несчастных случаев в исследуемом промежутке, судят о степени хаотичности самого процесса. The technique of predicting workplace injuries with wavelet and fractal analysis. Wavelet analysis applied to analyze complex data and allows you to identify the various properties of a complex signal, invisible in normal view in real time. Largest fractal dimension, reflecting the number of accidents in the investigated period, is judged on the degree of chaos in the process. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | 5-7987-0176 Х https://repo.btu.kharkov.ua//handle/123456789/41536 |
| Розташовується у зібраннях: | Вип. 148: Механізація сільськогосподарського виробництва |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 76_148_2014_МСМ.pdf | 257.9 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.