Наноиндустрия - научно-технический журнал - Материалы тега

главная

eng

Вход

Архив журнала

Журналы

Медиаданные

Редакционная политика

Авторам

Контакты

© 2001-2024
РИЦ Техносфера
Все права защищены
Тел. +7 (495) 234-0110
Оферта

R&W

ISSN 1993-8578
ISSN 2687-0282 (online)

Книги по нанотехнологиям

Тег "neural network"

Наноиндустрия #5/2021
О.В.Синицына, М.М.Воробьев, И.В.Яминский
Автоматизированный поиск наночастиц на изображениях зондовой микроскопии с использованием нейронной сети

DOI: 10.22184/1993-8578.2021.14.5.276.280 Использование автоматизированного поиска объектов в зондовой микроскопии дает ряд серьезных преимуществ: высокую скорость обработки данных, минимизацию влияния экспериментатора на процесс измерений, возможность увеличить объем данных, используемых для анализа. В данной работе на примере данных атомно-силовой микроскопии белковых наночастиц мы показали, что для поиска наночастиц, размеры которых сравнимы с уровнем шума, более точный результат дает алгоритм с использованием нейронной сети, тогда как более крупные наночастицы более точно выделяет пороговый алгоритм.

Станкоинструмент #1/2021
К. ПОТАПОВ, А. КОМШИН, А. СЫРИЦКИЙ
ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ФАЗОХРОНОМЕТРИИ

DOI: 10.22184/2499-9407.2021.22.1.60.63 Показано использование однослойного перцептрона с учителем для диагностики состояния подшипника переднего шпиндельного узла токарного станка в двух состояниях: норма (0), подшипник не затянут (1), в рамках фазохронометрического подхода к диагностике циклических машин и механизмов. Рассмотрен подбор параметров для оптимальной конфигурации нейронной сети.

Аналитика #3/2019
А. И. Юхно, Н. К. Плуготаренко
Нейросетевое моделирование содержания хлороформа в питьевой воде при водоподготовке

Работа посвящена применению нейросетевого моделирования в сфере водоподготовки. Разработана нейросетевая модель, способная прогнозировать концентрации хлороформа, образующиеся в ходе хлорирования питьевой воды, в зависимости от параметров качества воды. Проведена серия компьютерных экспериментов по исследованию влияния отдельных факторов на целевой параметр. Построенная нейросетевая модель дает возможность создания системы контроля над содержанием хлорорганических соединений в питьевой воде, тем самым обеспечивая условия более безопасного водопотребления.