Модификация архитектуры сети U-Net для задач классификации и сегментации образцов пород; Системы анализа и обработки данных; № 2 (98)
| Parent link: | Системы анализа и обработки данных.— .— Новосибирск: Изд-во НГТУ.— 2782-2001 № 2 (98).— 2025.— С. 33-52 |
|---|---|
| Beste egile batzuk: | , , , |
| Gaia: | Заглавие с экрана В настоящее время наблюдается устойчивая тенденция к внедрению искусственного интеллекта во все технологические направления. Она не обошла стороной и нефтегазовое дело, в котором сейчас происходит активное применение машинного обучения, а особенно нейронных сетей. Ранее нами был проведен анализ отечественных и зарубежных работ в этой сфере. В частности, рассматривались методы и алгоритмы на основе искусственного интеллекта, работающие с образцами пород. Результатом данного анализа стало заключение о том, что применение нейронных сетей для решения задач классификации и сегментации пород получает всё большее распространение. Кроме того, в рассмотренных работах были выявлены ограничения и недостатки использованных архитектур, отрицательно влияющие на эффективность получаемых моделей Текстовый файл |
| Hizkuntza: | errusiera |
| Argitaratua: |
2025
|
| Gaiak: | |
| Sarrera elektronikoa: | http://dx.doi.org/10.17212/2782-2001-2025-2-33-52 |
| Formatua: | Baliabide elektronikoa Liburu kapitulua |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=683145 |
MARC
| LEADER | 00000naa2a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 683145 | ||
| 005 | 20251117112708.0 | ||
| 090 | |a 683145 | ||
| 100 | |a 20251117d2025 k||y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 200 | 1 | |a Модификация архитектуры сети U-Net для задач классификации и сегментации образцов пород |d Modification of the U-Net network configuration for rock sample classification and segmentation tasks |z eng |f В. И. Денисов, А. И. Кочегуров, Н. Е. Семенченко, Е. А. Андренкова | |
| 203 | |a Текст |c электронный |b визуальный | ||
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a Список литературы: 24 назв | ||
| 330 | |a В настоящее время наблюдается устойчивая тенденция к внедрению искусственного интеллекта во все технологические направления. Она не обошла стороной и нефтегазовое дело, в котором сейчас происходит активное применение машинного обучения, а особенно нейронных сетей. Ранее нами был проведен анализ отечественных и зарубежных работ в этой сфере. В частности, рассматривались методы и алгоритмы на основе искусственного интеллекта, работающие с образцами пород. Результатом данного анализа стало заключение о том, что применение нейронных сетей для решения задач классификации и сегментации пород получает всё большее распространение. Кроме того, в рассмотренных работах были выявлены ограничения и недостатки использованных архитектур, отрицательно влияющие на эффективность получаемых моделей | ||
| 336 | |a Текстовый файл | ||
| 461 | 1 | |0 346870 |9 346870 |t Системы анализа и обработки данных |c Новосибирск |n Изд-во НГТУ |x 2782-2001 | |
| 463 | 1 | |t № 2 (98) |v С. 33-52 |d 2025 | |
| 610 | 1 | |a U-Net | |
| 610 | 1 | |a U-Net++ | |
| 610 | 1 | |a нейронные сети | |
| 610 | 1 | |a сегментация пород | |
| 610 | 1 | |a классификация пород | |
| 610 | 1 | |a керн | |
| 610 | 1 | |a модификация архитектуры | |
| 610 | 1 | |a образцы пород | |
| 610 | 1 | |a автоматизация анализа керна | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 701 | 1 | |a Денисов |b В. И. |g Владислав Игоревич | |
| 701 | 1 | |a Кочегуров |b А. И. |c специалист в области информатики и вычислительной техники |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1954- |g Александр Иванович |9 11474 | |
| 701 | 1 | |a Семенченко |b Н. Е. |g Никита Евгеньевич | |
| 701 | 1 | |a Андренкова |b Е. А. |g Елизавета Александровна | |
| 801 | 0 | |a RU |b 63413507 |c 20251117 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u http://dx.doi.org/10.17212/2782-2001-2025-2-33-52 |z http://dx.doi.org/10.17212/2782-2001-2025-2-33-52 | |
| 942 | |c CF | ||