ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОСТОЯННОЙ СВЕРХТОНКОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ СПЕКТРОВ ЭПР PH-ЧУВСТВИТЕЛЬНЫХ НИТРОКСИЛЬНЫХ РАДИКАЛОВ АЛГОРИТМАМИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Davydov, D. R.; Antonov, D. O.; Kovaleva, E. G.; Давыдов, Д. Р.; Антонов, Д. О.; Ковалева, Е. Г.

Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.urfu.ru/handle/10995/124834

Title:	ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОСТОЯННОЙ СВЕРХТОНКОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ СПЕКТРОВ ЭПР PH-ЧУВСТВИТЕЛЬНЫХ НИТРОКСИЛЬНЫХ РАДИКАЛОВ АЛГОРИТМАМИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Other Titles:	PREDICTION OF THE SUPERFINE INTERACTION CONSTANT OF PH-SENSITIVE NITROXIDE RADICAL EPR SPECTRA BY MACHINE LEARNING ALGORITHMS
Authors:	Davydov, D. R. Antonov, D. O. Kovaleva, E. G. Давыдов, Д. Р. Антонов, Д. О. Ковалева, Е. Г.
Issue Date:	2023
Publisher:	Издательство АМБ
Citation:	Давыдов Д. Р. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОСТОЯННОЙ СВЕРХТОНКОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ СПЕКТРОВ ЭПР PH-ЧУВСТВИТЕЛЬНЫХ НИТРОКСИЛЬНЫХ РАДИКАЛОВ АЛГОРИТМАМИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ / Д. Р. Давыдов, Д. О. Антонов, Е. Г. Ковалева // Физика. Технологии. Инновации : тезисы докладов X Международной молодежной научной конференции, посвященной 120-летию со дня рождения академиков И. В. Курчатова и А. П. Александрова (Екатеринбург, 15–19 мая 2023 г.). — Екатеринбург : Издательство АМБ, 2023. — C. 758-759.
Abstract:	In this study, a neural network architecture (multilayer perceptron) was developed to predict the parameter of the superfine interaction constant of complex dynamic EPR spectra of pH-sensitive nitroxide radicals obtained from the analysis of solid-phase nanostructured systems.
URI:	http://elar.urfu.ru/handle/10995/124834
Conference name:	X Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации», посвященная 120-летию со дня рождения академиков И. В. Курчатова и А. П. Александрова
Conference date:	15.05.2023-19.05.2023
ISBN:	978-5-6050040-2-8
Sponsorship:	Исследование проведено при поддержке гранта в форме субсидии Министерством науки и высшего образования РФ (соглашение № 075-15-2022-1251 от 13.12.2022).
Origin:	Физика. Технологии. Инновации. Тезисы докладов (ФТИ-2023)
Appears in Collections:	Конференции, семинары

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
978-5-6050040-2-8_2023_341.pdf		285,99 kB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record