Работы автора

Данная статья нацелена на определение наиболее эффективной модели машинного обучения для кластеризации данных вибродиагностики. Исследование включает анализ различных моделей и методов, таких как k-means, Agglomerative Clustering, TimeSeriesKMeans и CatBoost. Цель состоит в выборе метода, способного наилучшим образом выявить структуру данных и улучшить понимание особенностей вибрационных сигналов. Результаты исследования могут быть полезны для разработки эффективных систем мониторинга и диагностики оборудования, а также для повышения надежности и производительности технических систем.

В статье рассмотрены особенности проведения некоторых олимпиад по математике различного уровня, указаны принципы отбора курсантов в сборную команду ОАБИИ для участия в конкретной олимпиаде.

В статье рассмотрена необходимость применения дивергентных задач при изучении дисциплин математического цикла в техническом вузе. Приведены некоторые типы дивергентных задач и оценено их влияние на развитие вариативного мышления обучающихся. Указаны методические приемы организации учебных занятий при решении дивергентных математических задач.