Search academic texts

Information × Registration Number 2123U007220, Article popup.category Master thesis Title popup.author popup.publication 01-01-2023 popup.source_user Сумський державний університет popup.source https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/94017 popup.publisher Сумський державний університет Description Дана кваліфікаційна робота присвячена дослідженню можливості застосування методів машинного навчання до аналізу ВАХ газочутливих шарів для покращення селективності газових сенсорів на основі фрактально-перколяційних наносистем ZnO/NiO за рахунок комп’ютерної обробки даних вимірювань, а також розроблено прототип програмного продукту. Використання комбінації унікальних фізичних властивостей наносистем ZnO/NiO із методами обробки даних - класифікації та кластеризації, таких як логістична регресія, XGBoost, та інші, дозволило створити модель системи, здатної ефективно ідентифікувати гази. popup.nrat_date 2025-05-12 Close