Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/82817
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorSidorov, O.en
dc.contributor.authorAristova, N.en
dc.date.accessioned2020-05-25T09:13:37Z-
dc.date.available2020-05-25T09:13:37Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationSidorov O. Simulation of Coke Quality Indicators Using Artificial Neural Network / O. Sidorov, N. Aristova // III Annual International Conference "Systems Engineering" (Ekaterinburg, Russia, 11-13 December, 2019). – Dubai : Knowledge E, 2020. – KnE Engineering, 5 (3). – pp. 21-28. – DOI 10.18502/keg.v5i3.6753en
dc.identifier.issn2518-6841-
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/82817-
dc.description.abstractThe article shows the application of a neural network for modeling coke quality indicators Coke Reactivity Index (CRI) and Coke Strength after Reaction (CSR). Two optimization methods were used to train the neural network. The influence of the number of neurons on the simulation results was studied. The difference between experimental and calculated data on average does not exceed 2 %. The conclusion is made about the prospects of using a neural network to predict the values of CRI and CSR of coke.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoenen
dc.publisherKnowledge Een
dc.relation.ispartofIII Annual International Conference "System Engineering". — Ekaterinburg, 2020en
dc.rightsCreative Commons Attribution Licenseen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
dc.subjectARTIFICIAL NEURAL NETWORKen
dc.subjectCOKEen
dc.subjectCOKE REACTIVITY INDEXen
dc.subjectCOKE STRENGTH AFTER REACTIONen
dc.titleSimulation of Coke Quality Indicators Using Artificial Neural Networken
dc.typeConference Paperen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecten
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.conference.nameIII Annual International Conference "System Engineering"en
dc.conference.date11.12.2019-13.12.2019-
dc.identifier.doi10.18502/keg.v5i3.6753-
local.description.firstpage21-
local.description.lastpage28-
Располагается в коллекциях:Междисциплинарные конференции, семинары, сборники

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
10.18502_keg.v5i3.6754.pdf251,06 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Лицензия на ресурс: Лицензия Creative Commons Creative Commons