Комбинированная модель процесса экстракционного аффинажа с применением нейросетевых технологий; Научная сессия ТУСУР–2024; Ч . 2

Комбинированная модель процесса экстракционного аффинажа с применением нейросетевых технологий; Научная сессия ТУСУР–2024; Ч . 2

Podrobná bibliografie
Parent link:	Научная сессия ТУСУР–2024: материалы международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 5-17 Мая 2024, Томск/ Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР).— , 2024 Ч . 2.— 2024.— С. 119-122
Hlavní autor:	Козлова Ю. М. Юлия Максимовна
Další autoři:	Емельянов А. М. Алексей Михайлович, Надеждин И. С. Игорь Сергеевич
Shrnutí:	Заглавие с экрана Представлена комбинированная модель процесса экстракционного аффинажа с применением нейросетевых технологий, а также её проверка на адекватность. Среднеквадратичные отклонения результатов моделирования от экспериментальных данных не превышают 5,5%
Jazyk:	ruština
Vydáno:	2024
Témata:	электронный ресурс труды учёных ТПУ искусственная нейронная сеть комбинированная модель экстракционный аффинаж погрешность моделирования
On-line přístup:	https://www.elibrary.ru/item.asp?id=73593507
Médium:	Elektronický zdroj Kapitola
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=678332

Podobné jednotky

Применение квантизированной рекуррентной нейронной сети для повышения точности измерения атмосферного давления; Научная сессия ТУСУР–2024; Ч . 2
Autor: Емельянов А. М. Алексей Михайлович
Vydáno: (2024)

Разработка и интеграция графопостроителя в программно-технический комплекс фильтрации зашумленных измерительных сигналов; Электронные средства и системы управления; Ч . 1
Autor: Козлова Ю. М. Юлия Максимовна
Vydáno: (2024)

Синтез нейросетевого регулятора для автоматизированной системы управления каскадом центробежных экстракторов; Электронные средства и системы управления; Ч . 1
Autor: Емельянов А. М. Алексей Михайлович
Vydáno: (2024)

Технология аффинажа концентратов природного урана с конвертированием растворов в микросферы оксидов урана: автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук; спец. 05.17.02
Autor: Шамин В. И. Виктор Иванович
Vydáno: (Северск, 2010)

Исследование влияния изменения производительности на процесс экстракционного аффинажа; Химия и химическая технология в XXI веке; Т. 1
Vydáno: (2022)

Prediction of penetration rate and optimization of weight on a bit using artificial neural networks; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 335, № 3
Vydáno: (2024)

Интеллектуальные системы практикум
Autor: Акимова О. Ю.
Vydáno: (Москва, МИСИС, 2020)

Проблематика совершенствования экологического мониторинга на нефтегазовых объектах с применением технологий искусственного интеллекта; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 336, № 10
Autor: Нургалиев А. И. Артур Ильдарович
Vydáno: (2025)

Современное состояние экстракционного метода: учебное пособие
Autor: Петров Б. И. Борис Иосифович
Vydáno: (Санкт-Петербург, Лань, 2018)

Определение поломок резцов PDC с помощью регрессионного и нейросетевого моделирования; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 330, № 5
Autor: Третьяк А. Я. Александр Яковлевич
Vydáno: (2019)

Применение нейросетевых алгоритмов для автоматизированного дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Смирнов А. А.
Vydáno: (2025)

Проектирование и исследование идентификационных моделей управляющих систем реального времени учебное пособие
Autor: Андриевская Н. В.
Vydáno: (Пермь, ПНИПУ, 2013)

Методы искусственного интеллекта в обработке данных и изображений монография
Autor: Дёмин А. Ю.
Vydáno: (Томск, ТПУ, 2016)

Алгоритм управления выпарным аппаратом установки экстракционно-кристаллизационного аффинажа; Перспективы науки; № 3 (90)
Autor: Барков Д. Е. Даниил Евгеньевич
Vydáno: (2017)

Нейросетевые технологии обработки данных
Autor: Головко В. А.
Vydáno: (Минск, БГУ, 2017)

Комбинированная разработка рудных месторождений учебное пособие
Autor: Каплунов Д. Р.
Vydáno: (Москва, Горная книга, 2012)

Метод обнаружения аномалий с помощью тренажера реактора; Атомная техника за рубежом; № 9
Vydáno: (2002)

Методы и алгоритмы искусственного интеллекта учебник для вузов
Autor: Антохина Ю. А.
Vydáno: (Санкт-Петербург, Лань, 2025)

Использование глубоких моделей нейросетей для определения направления будущего движения рисковых компонент портфеля активов; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
Autor: Родюкевич Е. С.
Vydáno: (2023)

Практика нейросетевого моделирования
Autor: Хливненко Л. В.
Vydáno: (Санкт-Петербург, Лань, 2021)

Методы моделирования и цифровая обработка сигналов в гироскопии
Autor: Басараб М. А.
Vydáno: (Москва, ФИЗМАТЛИТ, 2008)

Практика нейросетевого моделирования учебное пособие для вузов
Autor: Хливненко Л. В.
Vydáno: (Санкт-Петербург, Лань, 2024)

Методы искусственного интеллекта учебное пособие
Autor: Басаргин А. А.
Vydáno: (Новосибирск, СГУГиТ, 2022)

Комбинированная разработка рудных месторождений: учебное пособие
Autor: Каплунов Д. Р. Давид Родионович
Vydáno: (Москва, Горная книга, 2012)

Искусственные нейронные сети в АСУ ТП
Autor: Темкин И. О.
Vydáno: (Москва, МИСИС, 2023)

Комбинированная оценка характеристик сложных систем
Autor: Железнов И. Г. Игорь Георгиевич
Vydáno: (Москва, Машиностроение, 1976)

Автоматизация разработки изображений мнемосхем в проектной документации АСУ ТП для объектов добычи и подготовки нефти и газа; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Голещихин Д. А.
Vydáno: (2025)

Комбинированная глубокая вытяжка листовых материалов
Autor: Валиев С. А. Садык Абдулович
Vydáno: (Москва, Машиностроение, 1973)

Комбинированная гормональная контрацепция: современные акценты учебное пособие
Autor: Аганезова Н. В.
Vydáno: (Санкт-Петербург, СЗГМУ им. И.И. Мечникова, 2019)

Детектирование объектов с использованием сверточных нейронных сетей YOLO11; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов
Autor: Ли Цзюмин
Vydáno: (2025)

Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных монография
Autor: Парамонов И. Ю.
Vydáno: (Санкт-Петербург, Лань, 2024)

Сквозные цифровые технологии в диагностике патологии внутренних органов на модели воспалительных заболеваний кишечника учебно-методическое пособие
Autor: Бакулин И. Г.
Vydáno: (Санкт-Петербург, СЗГМУ им. И.И. Мечникова, 2023)

Нейронная сеть для оптимизации адаптивного экспоненциального алгоритма декодирования минимальной суммы; Моделирование, оптимизация и информационные технологии; Т. 13, № 1
Vydáno: (2025)

Оценка состояния здоровья пораженных деревьев пихты на снимках высокого разрешения с использованием сверточных нейронных сетей с механизмом внимания; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Мачука М. К. Р.
Vydáno: (2025)

Нейронные сети и генетический алгоритм учебное пособие
Autor: Шматов Г. П.
Vydáno: (Тверь, ТвГТУ, 2019)

Параметрическая идентификация уравнения контроля качества; Методы менеджмента качества; № 12
Autor: Садыхов Р. А.
Vydáno: (2002)

Иcследование применения сверточных нейронных сетей YOLOv8 и YOLO11 при детектировании транспортных средств на аэрофотоснимках; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Ли Цзюмин
Vydáno: (2025)

Оптимизация архитектуры сверточных нейронных сетей на основе генетического алгоритма; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Волков В. К.
Vydáno: (2025)

Информационная нейросетевая система для интеллектуального анализа данных; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 309, № 8
Vydáno: (2006)

Интеллектуальные технологии в системах связи и цифровом телевидении методические указания к лабораторным работам
Autor: Смирнов А. В.
Vydáno: (Москва, РТУ МИРЭА, 2022)