Сортировать по:
| Выпуск | Название | |
| Том 87, № 6 (2020) | Определение содержания растворимых твердых веществ в яблоке с использованием сочетания спектральных и текстурных особенностей гиперспектральных изображений | Аннотация похожие документы |
| T. Pang, L. Rao, X. Chen, J. Cheng | ||
| "... regression (SVR) model based on spectral and different textural features was developed to predict the SSC ..." | ||
| Том 89, № 4 (2022) | Количественный анализ азота в сложных удобрениях с использованием лазерной атомно-эмиссионной спектроскопии в сочетании с методом многомерной регрессии | Аннотация похожие документы |
| C. Lu, Ch. Shi, H. Dai, G. Lv, Zh. Zhang, F. Jin, B. Hu | ||
| "... for the calibration and prediction sets were improved to 0.994 and 0.993, respectively. Therefore, the LS-SVR method ..." | ||
| Том 91, № 1 (2024) | Сравнительное исследование калибровочных моделей с использованием данных ИК-спектроскопии в ближнем диапазоне | Аннотация похожие документы |
| N. Pan, Z. Yu, W. Ling, J. Xu, Y. Liao | ||
| "... reduce the model prediction error. Most of the SVR models have high prediction accuracy and are suitable ..." | ||
| Том 88, № 1 (2021) | ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОНЦЕНТРАЦИИ ПОЛИАРОМАТИЧЕСКИХ УГЛЕВОДОРОДОВ В ВОДЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПОВЕРХНОСТНО-УСИЛЕННОЙ СПЕКТРОСКОПИИ КОМБИНАЦИОННОГО РАССЕЯНИЯ В СОЧЕТАНИИ С АНАЛИЗОМ ОСНОВНЫХ КОМПОНЕНТOB ЯДРА И РЕГРЕССИЕЙ ОПОРНЫХ ВЕКТОРОВ | Аннотация похожие документы |
| C. Jian, J. Boyan, Zh. Ying, W. Zhenyu | ||
| "... analysis combined with support vector regression (SVR) for the determination of PAH concentration in water ..." | ||
| Том 91, № 3 (2024) | Прогнозирование длины волны возбуждения люминофоров на основе машинного обучения | Аннотация похожие документы |
| S. K. Sahu, A. Shrivastav, N. K. Swamy, V. Dubey, D. K. Halwar, M. T. Kumar, M. C. Rao | ||
| "... , indicating that its predictions have a smaller average deviation from the actual values. The style ..." | ||
| Том 88, № 1 (2021) | ОПТИЧЕСКИЙ МЕТОД ОБНАРУЖЕНИЯ ВОДЫ В ЛИСТЬЯХ САЛАТА | Аннотация похожие документы |
| H. Y. Gao, H. P. Mao, X. D. Zhang, I. Ullah, X. H. Wei | ||
| "... . These features comprised morphological, color, and textural features. An empirical crop water stress index ..." | ||
| Том 90, № 5 (2023) | Метод неразрушающего определения содержания солей на фресках с использованием регистрации гиперспектрального изображения и многопараметрических методов его обработки | Аннотация похожие документы |
| Z. Q. Guo, S. Q. Lyu, М. L. Hou | ||
| "... squares regression (PLSR), support vector regression (SVR), and a random forest (RF) model. The slopes ..." | ||
| Том 89, № 6 (2022) | Ансамблевый метод обучения на основе суммирования для прогнозирования доступного азота в почве с помощью портативного микроспектрометра ближнего инфракрасного диапазона | Аннотация похожие документы |
| M. Wan, X. Jin, Y. Han, L. Wang, S. Li, Y. Rao, X. Zhang, Q. Gao | ||
| "... of the spectra can be used to make relevant predictions, and the micro-NIR spectra are variable under different ..." | ||
| Том 84, № 3 (2017) | УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МОДЕЛИ ДЛЯ АНАЛИЗА СОДЕРЖАНИЯ ОРГАНИКИ В ПОЧВЕ МЕТОДОМ СПЕКТРОМЕТРИИ В ВИДИМОМ И БЛИЖНЕМ ИК ДИАПАЗОНАХ ЗА СЧЕТ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ СПЕКТРОВ, ВЫБОРА ОБРАЗЦОВ И ОПТИМИЗАЦИИ ДЛИН ВОЛН | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Z. D. Lin, Y. B. Wang, R. J. Wang, L. S. Wang, C. P. Lu, Z. Y. Zhang, L. T. Song, Y. . Liu | ||
| "... to establish a Vis-NIR model for the prediction of organic matter content (OMC) in lime concretion black soils ..." | ||
| Том 86, № 4 (2019) | ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОДЕРЖАНИЯ ПИТАТЕЛЬНЫХ ВЕЩЕСТВ В ПОЧВЕ МЕТОДАМИ МОДЕЛИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ СПЕКТРАЛЬНОЙ ТЕХНОЛОГИИ | Аннотация похожие документы |
| X.-Y. Li, P.-P. Fan, Y. Liu, G.-L. Hou, Q. Wang, M.-R. Lv | ||
| "... available potassium (SK) concentrations were measured. We compared the prediction results within and between ..." | ||
| Том 88, № 4 (2021) | Прогнозирование наличия кофеина в таблетках, содержащих ацетилсалициловую кислоту, дипирон и парацетамол, с помощью спектров ближнего ИК-диапазона, комбинационного рассеяния и метода частичной регрессии наименьших квадратов | Аннотация похожие документы |
| L. L. M. Guio, L. O. Coutinho, V. Cavalcante, A. Ferreira, Z. B. Amorim, J. S. Ribeiro | ||
| "... with a reference method was not necessary. The prediction samples had at least one of the aforementioned active ..." | ||
| Том 91, № 4 (2024) | Обнаружение загрязнения почвы моторными маслами с использованием генетического алгоритма для выбора длины волны | Аннотация похожие документы |
| N. Jiang, M. Jing, B. Si, Z. He, H. Han, M. Chen | ||
| "... Tree (GBDT) regression algorithms for classification, identification, and concentration prediction ..." | ||
| Том 89, № 4 (2022) | Определение содержания алюминия в мучных изделиях методом лазерной атомно-эмиссионной спектроскопии в сочетании с методом наименьших квадратов | Аннотация похожие документы |
| Q. Ding, M. Yao, Sh. Wu, M. Zeng, N. Xue, D. Wu, J. Xu | ||
| "... ) of the model training set and prediction set are 0.9900 and 0.9996, respectively. The root means square errors ..." | ||
| Том 85, № 6 (2018) | МЕТОД ПОЛУЧЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКОГО СПЕКТРА, ОСНОВАННЫЙ НА СУММИРОВАНИИ АБСОЛЮТНОЙ РАЗНОСТИ И СТАТИСТИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| G. . Li, H. L. Wang, M. . Zhou, Y. . Peng, L. . Lin | ||
| "... prediction ability. The correlation coefficient of the prediction set increased from 0.85 to 0 ..." | ||
| Том 91, № 2 (2024) | БИК-инверсионная модель прогнозирования плотности древесины лиственницы при разном содержании влаги на основе нейронной сети BP, оптимизированной с помощью нескольких алгоритмо | Аннотация похожие документы |
| Z. Wang, Z. Zhang, R. A. Williams, Y. Li | ||
| "... ) prediction model shows reduced accuracy and robustness, or even model failure. To solve this technical ..." | ||
| Том 84, № 5 (2017) | Insitu АНАЛИЗ ФEЙЕРВЕРКОВ МЕТОДАМИ ЛАЗЕРНО-ИНДУЦИРОВАННОЙ СПЕКТРОСКОПИИ И ХЕМОМЕТРИИ | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| S. . Awasthi, R. . Kumar, A. K. Rai | ||
| "... classification, regression, and prediction purposes. These methods show good applicability for the classification ..." | ||
| Том 84, № 4 (2017) | ОЦЕНКА ЗАКУПОЧНОЙ ЦЕНЫ МОЛОДЫХ ПОБЕГОВ ЧАЯ СОРТА ЭНЬШИ ЮЛУ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СПЕКТРОСКОПИИ БЛИЖНЕЙ ИНФРАКРАСНОЙ ОБЛАСТИ И МОДЕЛИ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Sh. -P. Wang, Z. -M. Gong, X. -Zh. Su, J. -Zh. Liao | ||
| "... of determination for prediction 0.9724; root mean square error of prediction 4.727) was superior to those ..." | ||
| Том 87, № 2 (2020) | АЛГОРИТМ ИНДУЦИРОВАННЫХ ГЕНЕТИЧЕСКИХ МУТАЦИЙ ДЛЯ ОТБОРА СПЕКТРАЛЬНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ В БЛИЖНЕЙ ИНФРАКРАСНОЙ СПЕКТРОСКОПИИ | Аннотация похожие документы |
| X. G. Zhuang, X. S. Shi, P. J. Zhang, H. B. Liu, C. M. Liu, H. F. Wang | ||
| "... ), and both the sensitivity and specificity of classification model are raised to 1 for prediction set ..." | ||
| Том 88, № 1 (2021) | РАСПОЗНАВАНИЕ ЗАРАЖЕННЫХ ХРИЗАЛИДОВ ТУТОВОГО ШЕЛКОПРЯДА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СПЕКТРОСКОПИИ БЛИЖНЕГО ИК-ДИАПАЗОНА В СОЧЕТАНИИ С МНОГОМЕРНЫМ АНАЛИЗОМ ВО ВРЕМЯ КУЛЬТИВИРОВАНИЯ Cordyceps militaris | Аннотация похожие документы |
| Y. Zhang, X. Wang, Ch. Wang, Y. Zhou, D. Pan, B. Luo | ||
| "... (the prediction accuracy of calibration set and prediction set were 100 and 97.5%, respectively), and the head ..." | ||
| Том 91, № 2 (2024) | Структурные, оптические и фотолюминесцентные исследования жидкокристаллических соединений р(-п-децилокси)бензойной кислоты с дисперсными наночастицами ZnO | Аннотация похожие документы |
| P. Jayaprada, M. C. Rao, B. Vasundhara, G. M. Rao, N. K. Mohan, R. K. N. R. Manepalli | ||
| "... NPs in the samples. The textural images of different phases (nematic, smectic) of liquid crystalline ..." | ||
| 1 - 20 из 41 результатов | 1 2 3 > >> | |
Советы по поиску:
- Поиск ведется с учетом регистра (строчные и прописные буквы различаются)
- Служебные слова (предлоги, союзы и т.п.) игнорируются
- По умолчанию отображаются статьи, содержащие хотя бы одно слово из запроса (то есть предполагается условие OR)
- Чтобы гарантировать, что слово содержится в статье, предварите его знаком +; например, +журнал +мембрана органелла рибосома
- Для поиска статей, содержащих все слова из запроса, объединяйте их с помощью AND; например, клетка AND органелла
- Исключайте слово при помощи знака - (дефис) или NOT; например. клетка -стволовая или клетка NOT стволовая
- Для поиска точной фразы используйте кавычки; например, "бесплатные издания". Совет: используйте кавычки для поиска последовательности иероглифов; например, "中国"
- Используйте круглые скобки для создания сложных запросов; например, архив ((журнал AND конференция) NOT диссертация)
