| Маркер записи | n 22 3 4500 |
| Контрольный номер | chtm24_no5_ss32_ad1 |
| Дата корректировки | 11:17:00 28 февраля 2025 г. |
| Кодируемые данные | 250224s2024||||RU|||||||||||#||||# rus0| |
| Системный контрольный номер | RUMARS-chtm24_no5_ss32_ad1 |
| AR-MARS | |
| Служба первич. каталог. |
Научная библиотека Учреждения образования Полоцкий государственный университет МАРС |
| Код языка каталог. | rus |
| Код языка издания |
rus rus |
| Индекс УДК | 66 |
| Индекс ББК | 35 |
| Таблицы для массовых библиотек | |
|
Левченко, Е. Н. ЛУКОЙЛ-Инженерные Навыки и Компетенции (ЛИНК) 070 |
|
|
Методики моделирования виртуальных анализаторов качества на основе машинного обучения. Обзор методов Е. Н. Левченко |
|
| Другая форма заглавия | Обзор методов |
| Иллюстрации/ тип воспроизводства | 1 рис. |
| Текст | |
| непосредственный | |
| Библиография | Библиогр.: с. 36 (22 назв. ) |
| Аннотация | Современное производство требует улучшенных систем управления, которые для контроля качества продуктов используют виртуальные анализаторы. Рассмотрены текущие подходы и возможности при построении виртуальных анализаторов на основе машинного обучения, их преимущества и недостатки, а также основные критерии выбора методов и подходы к построению виртуальных анализаторов в целом. |
|
Химическая технология AR-MARS Общие вопросы химической технологии AR-MARS |
|
| Ключевые слова |
виртуальные анализаторы моделирование процессов машинное обучение методики |
| ISSN | 0023-1169 |
| Название источника | Химия и технология топлив и масел |
| Место и дата издания | 2024 |
| Прочая информация | № 5. - С. 32-36 |
|
RU 2111711X 20250224 RCR |
|
|
RU 2111711X 20250224 |
|
|
RU AR-MARS 20250224 RCR |
|
|
RU AR-MARS 20250224 |
|
| Тип документа | b |
|
code year no ss ad |
|
|
chtm 2024 5 32 1 |
|
| 711 | |
| Достижение лидирующих позиций в области переработки |
