ISSN: 2310-757X
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/106966| Title: | MACHINE LEARNING METHODS FOR PREDICTING LATTICE CHARACTERISTICS OF MATERIALS |
| Authors: | Filanovich, A. N. Povzner, A. A. |
| Issue Date: | 2020 |
| Publisher: | УрФУ |
| Citation: | Filanovich A. N. MACHINE LEARNING METHODS FOR PREDICTING LATTICE CHARACTERISTICS OF MATERIALS / A. N. Filanovich, A. A. Povzner // Физика. Технологии. Инновации : тезисы докладов VII Международной молодежной научной конференции, посвященной 100-летию Уральского федерального университета (Екатеринбург, 18–22 мая 2020 г.). — Екатеринбург : УрФУ, 2020. — C. 746. |
| Abstract: | In the present work we consider implementation of machine learning algorithms for predicting Debye temperature and Gruneisen parameter of crystalline materials. An analysis of the effect of a descriptor and a regression model on the accuracy of the prediction is presented. |
| URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/106966 |
| Conference name: | VII Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации», посвященная 100-летию Уральского федерального университета |
| Conference date: | 18.05.2020-22.05.2020 |
| Origin: | Физика. Технологии. Инновации. Тезисы докладов (ФТИ-2020) |
| Appears in Collections: | Конференции, семинары |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| fti_2020_413.pdf | 192,74 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.