- Главная
- Ресурсы
- Библиотечный поиск
- Журнал «Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых»
- Выпуск 2021 г. № 5
Классификация структуры угля из околоразрывных зон с помощью нейронных сетейстатья из журнала
База данных: Каталог библиотеки СФУ (С 429)
Библиографическое описание: Скиба, Марта. Классификация структуры угля из околоразрывных зон с помощью нейронных сетей / М. Скиба, К. Годин, М. Млинарчук. - (Геоинформатика). - Текст : непосредственный // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. - 2021. - № 5. - С. 182-192 : ил. - Библиогр.: 38 назв. - ISSN 0015-3273.
Аннотация: Проведено исследование применения искусственных нейронных сетей для определения структуры угля. Показано, что предлагаемая методика классификации может успешно использоваться в качестве инструмента принятия решений, связанных с описанием угля из околоразрывных зон. Эффективность методики подтверждается более чем 90 % случаями "правильного" определения структуры угля.
The aim of the research is to propose that artificial neural networks be applied in the process of identification of structurally altered coal. The results suggest that the proposed methodology of classification, due to its high effectiveness exceeding 90% of correct identifications, may be successfully used as a tool supporting the observer`s decisions concerning the description of coal from near-fault zones.
The aim of the research is to propose that artificial neural networks be applied in the process of identification of structurally altered coal. The results suggest that the proposed methodology of classification, due to its high effectiveness exceeding 90% of correct identifications, may be successfully used as a tool supporting the observer`s decisions concerning the description of coal from near-fault zones.
Год издания: 2021
Авторы: Скиба Марта , Годин Катаржина , Млинарчук Мариус
Выпуск: № 5
Номера страниц: 182-192
Количество экземпляров:
- Читальный зал (ул. Ак. Вавилова, 47Б): свободно 1 из 1 экземпляров
Ключевые слова: околоразрывные зоны, нейронные сети, структура угля, результаты исследований, классификации, искусственные нейронные сети, количественный анализ, трещины
Рубрики: Геология,
Геология полезных ископаемых в целом
Геология полезных ископаемых в целом
ISSN: 0015-3273
Идентификаторы: полочный индекс С 429, шифр phtp/2021/5-461322122