Отрывок: Это научная область, находящаяся на пересечении статистики, искусственного интеллекта и компьютерных наук и также известная как прогнозная аналитика или статистическое обучение. Решение задачи бинарной классификации при помощи метода опорных векторов заключается в поиске некоторой линейной функции, которая правильно разделяет набор данных на два класса. Рассмотрим задачу классификации, где число классов равно двум. Задачу можно сформулировать как поиск функции y...
Название : Машинное обучение в задаче распознавания питтинговой коррозии на поверхности алюминия
Другие названия : Machine learning in the problem of recognition of pitting corrosion on aluminum surfaces
Авторы/Редакторы : М.Р. Еникеев, M.R. Enikeev
Л.В. Еникеева, L.V. Enikeeva
М.А. Малеева, M.A. Maleeva
Ключевые слова : corrosion of metals
computer vision
machine learning
Дата публикации : 2018
Издательство : Новая техника
Библиографическое описание : М.Р. Еникеев. Машинное обучение в задаче распознавания питтинговой коррозии на поверхности алюминия / М.Р. Еникеев, Л.В. Еникеева, М.А. Малеева // Сборник трудов IV международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018) - Самара: Новая техника, 2018. - С.2445-2451.
Аннотация : Работа посвящена проблеме идентификации и количественной оценке питтинговой коррозии. Цель работы – разработка методики проведения эксперимента и разработка комплекса программ для оценивания и прогнозирования коррозионных процессов на поверхности алюминия. Работа данной методики и относящихся к ней алгоритмов и систем рассматривается на примере обработки данных процесса коррозии алюминия с водородной деполяризацией. Результаты работы могут быть использованы для исследования коррозионных процессов и их механизмов на основе визуального анализа эксперимента. The work is devoted to the problem of corrosion identification and quantitative evaluation of corrosion damage. The purpose of the work is to develop a methodology for conducting an experiment and a set of parallel programs for estimating and predicting corrosion processes on the aluminum surface. This technique is considered on the example of processing data of the corrosion process of aluminum with hydrogen depolarization. The results of the work can be used to study the corrosion processes and their mechanisms on the basis of a visual analysis of the experiment.
Описание : Основная статья
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Mashinnoe-obuchenie-v-zadache-raspoznavaniya-pittingovoi-korrozii-na-poverhnosti-aluminiya-69617
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20180518\69617
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
Машинное обучение в задаче распознавания питтинговой коррозии на поверхности алюминия.pdfОсновная статья605.85 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.