Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/295353Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Захаревич, Д. О. | |
| dc.date.accessioned | 2023-03-21T05:42:19Z | - |
| dc.date.available | 2023-03-21T05:42:19Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.identifier.citation | 79-я научная конференция студентов и аспирантов Белорусского государственного университета : материалы конф., Минск, 10–21 мая 2022 г. В 3 ч. Ч. 1 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. Г. Сафонов (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2022. – С. 432-435. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-444-1 (ч. 1); 978-985-881-443-4 | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/295353 | - |
| dc.description | Факультет радиофизики и компьютерных технологий | |
| dc.description.abstract | В работе рассмотрено решение задачи обработки большого объема данных при анализе спектров для определения состава веществ. Для достижения максимальной эффективности проанализирована работа нескольких алгоритмов машинного обучения, решающих задачу регрессии. Создана модель для определения состава сенажа злаковых трав по спектру в ближнем инфракрасном свете. Полученный алгоритм интегрирован в приложение для удобства использования | |
| dc.language.iso | ru | |
| dc.publisher | Минск : БГУ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.title | Спектральный анализ веществ на основе алгоритмов машинного обучения | |
| dc.type | conference paper | |
| Располагается в коллекциях: | 2022. Научная конференция студентов и аспирантов БГУ. В трех частях | |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 432-435.pdf | 692,74 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.