Electronic Resource
Прогнозирование свойств полимерных композиций на базе методов искусственного интеллекта
| العنوان: | Прогнозирование свойств полимерных композиций на базе методов искусственного интеллекта |
|---|---|
| Additional Titles: | Prediction of polymer compositions properties on the basis of artificial intelligence methods |
| المؤلفون: | Норкин Владимир Сергеевич, ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет инженерных технологий», Norkin Vladimir Sergeevich, FSBEI of HE «Voronezh State University of Engineering Technologies», Тихомиров Сергей Германович, Tikhomirov Sergey Germanovich |
| المصدر: | Science, education, society: tendencies and future development; 226-230; Наука, образование, общество: тенденции и перспективы развития; 226-230 |
| بيانات النشر: | TSNS "Interaktiv plus", LLC 2017-06-05 info:eu-repo/date/publication/2017-06-05 |
| نوع الوثيقة: | Electronic Resource |
| مستخلص: | в статье рассматривается метод прогнозирования свойств полимерных композиций (ПК), а именно прогнозирование при построении и обучении искусственной нейронной сети (ИНС). С учетом сложных внутренних связей объекта возникает проблема прогнозирования различных параметров и показателей. Целью работы является обеспечение выбора оптимальных дозировок мягчителей в составе полимерной композиции, которые обеспечили бы заданные ФМП. В ходе исследования происходит статистический анализ исходных данных, в качестве которых выступают рецепты смесей полимерных композиций на основе каучука СКС-30 АРК. В основе построения ИНС лежит регрессионный анализ. Представлены результаты прогнозирования и проведена оценка результатов в виде графика и таблиц. |
| مصطلحات الفهرس: | прогнозирование, искусственные нейронные сети, регрессионный анализ, полимерные композиции, нормализация данных, описательная статистика, text, info:eu-repo/semantics/article, info:eu-repo/semantics/publishedVersion, Article |
| URL: | info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.21661/r-461591 info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-5-9500297-6-9 1. Матвеев М.Г. Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике: Учебное пособие / М.Г. Матвеев, А.С. Свиридов, Н.А. Алейников, 2008. – С. 221–223. 2. Кацуба Ю.Н. Применение искусственных нейронных сетей для диагностирования изделий / Ю.Н. Кацуба, И.В. Власова // Международный научно-исследовательский журнал. – 2005. – №3 (34). – Ч. 1. – С. 68–70. 3. Строителев В.Н. Статистические методы – основной инструмент специалиста в области качества // Качество, инновации, образование. – 2002. – №1. – С. 11–17. |
| الاتاحة: | Open access content. Open access content cc-by info:eu-repo/semantics/openAccess |
| ملاحظة: | text/html Russian |
| Other Numbers: | RUTSN oai:interactive-plus.ru:article/461591 https://interactive-plus.ru/files/Books/Cover-458.jpg https://interactive-plus.ru/article/461591/discussion_platform https://doi.org/10.21661/r-461591 1006345548 |
| المصدر المساهم: | TSNS INTERAKTIV PLUS From OAIster®, provided by the OCLC Cooperative. |
| رقم الانضمام: | edsoai.on1006345548 |
| قاعدة البيانات: | OAIster |
| الوصف غير متاح. |