Search academic texts

Information × Registration Number 2125U001785, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author popup.publication 01-01-2025 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/75198 popup.publisher Київ Description Об’єкт дослідження: сегнетоелектричні матеріали та їхні фізико-хімічні властивості. Предмет дослідження: математичні моделі машинного навчання та їх застосування до задач прогнозування параметрів сегнетоелектриків. Мета роботи: розробка, навчання та аналіз ефективності моделей машинного навчання для прогнозування фізичних властивостей сегнетоелектричних матеріалів на основі структурних та хімічних характеристик. Методи дослідження: аналітичні та емпіричні методи, які включають математичне моделювання на основі алгоритмів машинного навчання, таких як регресія, метод опорних векторів, випадковий ліс і штучні нейронні мережі. При написанні роботи було досліджено літературні джерела, властивості сегнетоелектричних матеріалів, їх класифікація; відкриті бази даних, такі як Materials Project, AFLOW, NOMAD; сучасні алгоритми машинного навчання, такі як RandomForest, SVM, штучні нейронні мережі. Були проведені тренування відповідних моделей, а також проведено аналіз процесу тренування та аналіз результатів роботи моделей. Результат роботи: набір предиктивних моделей, що дозволяють по набору вхідних ознак сегнетоелектрика дізнатися приблизну температуру Кюрі. popup.nrat_date 2025-09-01 Close