Полное описание

Баканов, Максим Олегович. Прогнозирование характеристик пеностекла с помощью моделей машинного обучения на основе линейной регрессии / М. О. Баканов, И. А. Кузнецов. - Текст (визуальный) : непосредственный // Новые информационные технологии в нефтегазовой отрасли и образовании : материалы XI Международной научно-практической конференции-конкурса / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Тюменский индустриальный университет. - Тюмень : ТИУ, 2024. - С. 184-189. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-9961-3286-7.
(Шифр в БД Д11-24/26099)

ГРНТИ	УДК
28.23.25	004.852-049.8
67.15.43	666.189.3

Рубрики:
Машинное обучение -- Применение
Пеностекло

Кл.слова (ненормированные): регрессионный анализ -- пеностекло -- предиктивное моделирование -- машинное обучение
Аннотация: В данной статье рассматривается моделирование эксплуатационных характеристик пеностекла с использованием моделей машинного обучения на основе линейной регрессии. В данной работе регрессионная модель используется для математического описания влияния добавок на эксплуатационные характеристики пеностекла. Были разработаны девять композиций добавок для синтеза пеностекла, определены их химический состав и микроструктурные параметры. Регрессионные модели были разработаны и протестированы с использованием программной среды JupyterNotebook и библиотеки SciKit-Learn языка программирования Python. Полученные результаты подтверждают эффективность прогностического моделирования эксплуатационных характеристик пеностекла на основе моделей машинного обучения, основанных на линейной регрессии.
Доп. точки доступа:
Кузнецов, Илья Александрович
Тюменский индустриальный университет


Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ХРЦ (1), ФО25 (1)
Свободны: ХРЦ (1), ФО25 (1)

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽