title: Application of machine learning and deep learning methods for state-to-state formulation problems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Казаринов Никита Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kazarinov Nikita Andreevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Вождаева Юлия Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Vozdaeva Ulia Sergeevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Камполи Лоренцо
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kampoli Lorenco
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:51:00Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:51:00Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 071300
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40431
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе решена актуальная задача уменьшения размерности обучающей выборки для поуровневой и многотемпературной моделей двух разных смесей с разными распределениями. Отбор признаков во всех случаях проводился с использованием методов машинного обучения. Проведен сравнительный анализ эффективности выбранных алгоритмов и определен минимальный набор наиболее значимых входных параметров, выбранных большинством алгоритмов. Также проведена оценка влияния уменьшения обучающей выборки на точность регрессии и многослойного персептронного регрессора.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The paper solves the actual problem of reducing the dimension of the training sample for the state-to-state and multi-temperature models of two different mixtures with different distributions. Feature selection in all cases was carried out using machine learning methods. A comparative analysis of the effectiveness of the selected algorithms was carried out and the minimum set of the most significant input parameters selected by the majority of algorithms was determined. The impact of reducing the training sample on the accuracy of regression and multilayer perceptron regressor was also evaluated.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: отбор признаков в задачах машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: поуровневая модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: многотемпературная модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: feature selection in machine learning problems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: state-to-state model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: multi-temperature model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Application of machine learning and deep learning methods for state-to-state formulation problems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение методов машинного обучения и глубокого машинного обучения к задачам в поуровневом приближении
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Vypusknaa_kvalifikacionnaa_rabota_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40431/2/Vypusknaa_kvalifikacionnaa_rabota_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 4,48 MB
resources.filename: reviewSV_st071300_Vozdaeva_Ulia_Sergeevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40431/3/reviewSV_st071300_Vozdaeva_Ulia_Sergeevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,55 kB
resources.filename: reviewSV_st071300_Vozdaeva_Ulia_Sergeevna_(supervisor)(En).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40431/4/reviewSV_st071300_Vozdaeva_Ulia_Sergeevna_%28supervisor%29%28En%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,39 kB