Нейросетевые технологии алгоритмизации по определению радиационного облучения в повседневной жизни человека
| Parent link: | Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований.— , 2007- № 10-2.— 2014.— [С. 17-20] |
|---|---|
| Main Author: | |
| Corporate Authors: | , |
| Other Authors: | , |
| Summary: | Заглавие с экрана В повседневной жизни человек многократно подвергается действию ионизирующего излучения. Источниками радиации является как естественный радиационный фон, обусловленный природной радиоактивностью Земли, космическим и солнечным излучением, так и искусственные излучатели (бытовые приборы, строительные материалы, топливо, медицинское оборудование, ТЭЦ и АЭС). Поэтому определение суммарного облучения человека в повседневной жизни будет складываться из множества факторов, будет являться строго определенным для конкретного человека, и несомненно, актуально. Нейросетевые технологии позволяют полностью разрешить данную задачу, следуя нейроалгоритму, представленному в данной работе. In everyday life, people repeatedly exposed to ionizing radiation. Radiation sources are as natural background radiation due to the natural radioactivity of the earth, cosmic and solar radiation and man-made emitters (household appliances, building materials, fuel, medical equipment, power plants and nuclear power plants). Therefore, the determination of the total human exposure in everyday life consists of a variety of factors and it strictly defined for a person, and undoubtedly true. Neural network technology can completely resolve this problem by following neural algorithm presented in this article. Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса |
| Published: |
2014
|
| Series: | Технические науки |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://elibrary.ru/item.asp?id=22022951 http://www.rae.ru/upfs/pdf/2014/10-2/5988.pdf |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=640813 |
MARC
| LEADER | 00000naa0a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 640813 | ||
| 005 | 20250311093222.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\network\5404 | ||
| 035 | |a RU\TPU\network\3411 | ||
| 090 | |a 640813 | ||
| 100 | |a 20150426d2014 k||y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Нейросетевые технологии алгоритмизации по определению радиационного облучения в повседневной жизни человека |d Neural network technologies algorithmization for determining radiation exposure in everyday life |f О. В. Медведева, К. Н. Орлова, В. Ю. Большанин | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 225 | 1 | |a Технические науки | |
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a [Библиогр.: с. 20 (3 назв.)] | ||
| 330 | |a В повседневной жизни человек многократно подвергается действию ионизирующего излучения. Источниками радиации является как естественный радиационный фон, обусловленный природной радиоактивностью Земли, космическим и солнечным излучением, так и искусственные излучатели (бытовые приборы, строительные материалы, топливо, медицинское оборудование, ТЭЦ и АЭС). Поэтому определение суммарного облучения человека в повседневной жизни будет складываться из множества факторов, будет являться строго определенным для конкретного человека, и несомненно, актуально. Нейросетевые технологии позволяют полностью разрешить данную задачу, следуя нейроалгоритму, представленному в данной работе. | ||
| 330 | |a In everyday life, people repeatedly exposed to ionizing radiation. Radiation sources are as natural background radiation due to the natural radioactivity of the earth, cosmic and solar radiation and man-made emitters (household appliances, building materials, fuel, medical equipment, power plants and nuclear power plants). Therefore, the determination of the total human exposure in everyday life consists of a variety of factors and it strictly defined for a person, and undoubtedly true. Neural network technology can completely resolve this problem by following neural algorithm presented in this article. | ||
| 333 | |a Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса | ||
| 461 | |t Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований |d 2007- | ||
| 463 | |t № 10-2 |v [С. 17-20] |d 2014 | ||
| 510 | 1 | |a Neural network technologies algorithmization for determining radiation exposure in everyday life |z eng | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a нейросетевые технологии | |
| 610 | 1 | |a радиационное облучение | |
| 610 | 1 | |a бытовые условия | |
| 610 | 1 | |a повседневная жизнь | |
| 610 | 1 | |a алгоритмизация | |
| 610 | 1 | |a neural network technology | |
| 610 | 1 | |a radiation exposure in life | |
| 610 | 1 | |a algorithmization | |
| 700 | 1 | |a Медведева |b О. В. |c специалист в области организации высшего профессионального образования |c старший преподаватель Юргинский технологический институт (филиал) Томского политехнического университета |f 1984- |g Олеся Владимировна |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\33463 |9 17143 | |
| 701 | 1 | |a Орлова |b К. Н. |c физик |c доцент Юргинского технологического института (филиала) Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1985- |g Ксения Николаевна |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\28212 |9 13166 | |
| 701 | 1 | |a Большанин |b В. Ю. | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) |b Юргинский технологический институт (филиал) (ЮТИ) |b Кафедра естественного научного образования (ЕНО) |3 (RuTPU)RU\TPU\col\18894 |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) |b Юргинский технологический институт (филиал) (ЮТИ) |b Кафедра безопасности жизнедеятельности, экологии и физического воспитания (БЖДЭФВ) |3 (RuTPU)RU\TPU\col\18930 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20150426 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u http://elibrary.ru/item.asp?id=22022951 | |
| 856 | 4 | |u http://www.rae.ru/upfs/pdf/2014/10-2/5988.pdf | |
| 942 | |c CF | ||