Отрывок: Для моделей CNN использовался алгоритм вычисления важности переменных на основе перестановок [2]. IX Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2023) Секция 6. Информационные технологии в биомедицине 060862 Важность...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Братченко Л. А. | ru |
dc.contributor.author | Христофорова Ю. А. | ru |
dc.contributor.author | Аль-Саммаррайе С. | ru |
dc.contributor.author | Братченко И. А. | ru |
dc.contributor.author | Тупикова Е. Н. | ru |
dc.coverage.spatial | глубокое обучение | ru |
dc.coverage.spatial | нелинейная зависимость | ru |
dc.coverage.spatial | сверточные нейронные сети (СНС) | ru |
dc.coverage.spatial | Рамановский спектр | ru |
dc.creator | Братченко Л. А., Христофорова Ю. А., Аль-Саммаррайе С., Братченко И. А., Тупикова Е. Н. | ru |
dc.date.issued | 2023 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\541991 | ru |
dc.identifier.citation | Распознавание поверхностно-усиленных рамановских спектров органических сред на основе глубокого обучения / Л. А. Братченко, Ю. А. Христофорова, С. Аль-Саммаррайе [и др.] // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Т. 6: Информационные технологии в биомедицине / под ред. В. П. Захарова. - 2023. - С. 060862. | ru |
dc.description.abstract | В работе представлен анализ рамановских характеристик поликомпонентных органических сред с привлечением глубокого обучения, позволяющий улучшить идентификацию поликомпонентных коллоидных сред за счет обобщенной интерпретации совокупности спектральных признаков.Продемонстрирована одномерная сверточная нейронная сеть для распознавания поверхностно-усиленных рамановских спектров поликомпонентных коллоидных сред. Предложен метод идентификации поверхностно-усиленных рамановских спектральных особенностей поликомпонентных коллоидных сред, ассоциированных с особенностями их компонентного состава, включающий в себя анализ распределения важности переменных в моделиодномерной сверточной нейронной сети. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.relation.ispartof | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 | ru |
dc.source | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 6 : Информационные технологии в биомедицине | ru |
dc.title | Распознавание поверхностно-усиленных рамановских спектров органических сред на основе глубокого обучения | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.spage | 060862 | ru |
dc.citation.volume | 6 | ru |
dc.textpart | Для моделей CNN использовался алгоритм вычисления важности переменных на основе перестановок [2]. IX Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2023) Секция 6. Информационные технологии в биомедицине 060862 Важность... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-1922-3_2023-060862.pdf | 265.13 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.