• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Коваленко, Ю. Ф. Использование нейросетей для прогнозирования качества получаемого ПВХ / Ю. Ф. Коваленко. - Текст : непосредственный // Современные технологии: достижения и инновации - 2023 : сборник трудов Всероссийской молодежной научно-практической конференции, [г. Стерлитамак], 29 ноября 2023 г. : [в 2 ч.] / Институт химических технологий и инжиниринга (филиал в г. Стерлитамаке), Уфимский государственный нефтяной технический университет ; редакционная коллегия: Пряничникова В. В. [и др.]. - Стерлитамак ; Уфа : Изд-во УГНТУ, 2023 ; Уфа. - Ч. 1. - С. 389-391. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-7831-2393-1.

    ГРНТИ УДК
    28.2366-9
    61.01004.8

    Рубрики:
    Нейронные сети -- Применение в химии

    Кл.слова (ненормированные): НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- ХИМИЧЕСКАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ -- ХИМИЧЕСКОЕ ПРОИЗВОДСТВО -- ПОЛИВИНИЛХЛОРИД -- КАЧЕСТВО
    Аннотация: Качество поливинилхлорида (ПВХ) играет ключевую роль в промышленности, и точное прогнозирование его характеристик является важной задачей. В последние годы использование нейросетей стало популярным подходом в области прогнозирования различных параметров производства. Для прогнозирования качества получаемого ПВХ была разработана нейронная сеть, основанная на алгоритме глубокого обучения. В качестве входных данных использовались различные параметры процесса производства ПВХ, такие как температура, давление и соотношение реагентов. Для обучения и валидации нейросети были использованы исторические данные, включающие информацию о качестве полученного ПВХ. В результате экспериментов была достигнута точность прогнозирования более 90%, что свидетельствует о высокой эффективности предложенного метода.
    Доп. точки доступа:
    Пряничникова, Валерия Валерьевна\ред.\
    Уфимский государственный нефтяной технический университет. Институт химических технологий и инжиниринга

    Экз-ры полностью 2fc984c34ce81bb13644468b8507d2c5
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -195151-760921)

    Шифр в сводном ЭК: fbabff39deb7459bfef76076c9e4ae41




    Заказ фрагмента документа ₽