Standard

ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРЕДСКАЗАНИЯ МИКРОСТРУКТУРЫ СТАЛЕЙ ПОСЛЕ ТЕРМИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ. / Гафаров, М. Ф.; Окишев, Константин Юрьевич; Маковецкий, А. Н. и др.
в: Сталь, № 11, 2023, стр. 45-52.

Результаты исследований: Вклад в журналСтатьяРецензирование

Harvard

APA

Vancouver

Author

BibTeX

@article{d3ddf8327079491cb7ff0e58644d9e77,
title = "ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРЕДСКАЗАНИЯ МИКРОСТРУКТУРЫ СТАЛЕЙ ПОСЛЕ ТЕРМИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ",
abstract = "Процесс построения моделей машинного обучения для предсказания микроструктур трубных сталей после непрерывного охлаждения включает сборку и подготовку данных, в качестве источника которых служат термокинетические диаграммы распада переохлажденного аустенита. Приводятся статистики промежуточных и конечных данных, а также алгоритмы их преобразования. Рассмотрены оценки моделей машинного обучения для выбранных микроструктур. Предложены способ генерации данных в условиях малой выборки и введение оценочного признака величины зерна. Проведена валидация моделей и интерпретация значимости признаков. Показано практическое использование моделей для построения термокинетических диаграмм распада аустенита и анализа результатов моделирования.",
author = "Гафаров, {М. Ф.} and Окишев, {Константин Юрьевич} and Маковецкий, {А. Н.} and Павлова, {К. П.} and Гафарова, {Елена Аркадьевна}",
year = "2023",
language = "Русский",
pages = "45--52",
journal = "Сталь",
issn = "0038-920X",
publisher = "Общество с ограниченной ответственностью {"}Интермет Инжиниринг{"}",
number = "11",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРЕДСКАЗАНИЯ МИКРОСТРУКТУРЫ СТАЛЕЙ ПОСЛЕ ТЕРМИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

AU - Гафаров, М. Ф.

AU - Окишев, Константин Юрьевич

AU - Маковецкий, А. Н.

AU - Павлова, К. П.

AU - Гафарова, Елена Аркадьевна

PY - 2023

Y1 - 2023

N2 - Процесс построения моделей машинного обучения для предсказания микроструктур трубных сталей после непрерывного охлаждения включает сборку и подготовку данных, в качестве источника которых служат термокинетические диаграммы распада переохлажденного аустенита. Приводятся статистики промежуточных и конечных данных, а также алгоритмы их преобразования. Рассмотрены оценки моделей машинного обучения для выбранных микроструктур. Предложены способ генерации данных в условиях малой выборки и введение оценочного признака величины зерна. Проведена валидация моделей и интерпретация значимости признаков. Показано практическое использование моделей для построения термокинетических диаграмм распада аустенита и анализа результатов моделирования.

AB - Процесс построения моделей машинного обучения для предсказания микроструктур трубных сталей после непрерывного охлаждения включает сборку и подготовку данных, в качестве источника которых служат термокинетические диаграммы распада переохлажденного аустенита. Приводятся статистики промежуточных и конечных данных, а также алгоритмы их преобразования. Рассмотрены оценки моделей машинного обучения для выбранных микроструктур. Предложены способ генерации данных в условиях малой выборки и введение оценочного признака величины зерна. Проведена валидация моделей и интерпретация значимости признаков. Показано практическое использование моделей для построения термокинетических диаграмм распада аустенита и анализа результатов моделирования.

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=54830727

M3 - Статья

SP - 45

EP - 52

JO - Сталь

JF - Сталь

SN - 0038-920X

IS - 11

ER -

ID: 49322780