Application of artificial neural networks for identification of non-normative errors in measuring instruments for controlling the induction soldering process | Научно-инновационный портал СФУ

Application of artificial neural networks for identification of non-normative errors in measuring instruments for controlling the induction soldering process

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: International Multidisciplinary Scientific Geoconference, SGEM 2018

Год издания: 2018

Идентификатор DOI: 10.5593/sgem2018/2.1/S07.015

Ключевые слова: Climate change, Heat radiation, Hydroelectric power, Hydroelectric power plants, Industrial emissions, Infrared radiation, Landforms, Remote sensing, Rivers, Satellites, Space optics, Surface measurement, Surface properties, Vegetation, Ground-based obser

Аннотация: The temperature at the Earth’s surface can be estimated by ground-based methods or satellite remote sensing data. Satellite remote sensing is the only means of obtaining long-term homogeneous series of land surface temperature data. The network of ground-

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: International Multidisciplinary Scientific GeoConference Surveying Geology and Mining Ecology Management, SGEM

Выпуск журнала: Vol. 18, Is. 2.1

Номера страниц: 117-124

ISSN журнала: 13142704

Издатель: International Multidisciplinary Scientific Geoconference

Персоны

  • Tynchenko V. (Siberian Federal University, Russian Federation)
  • Milov A.
  • Tynchenko V. (Siberian Federal University, Russian Federation)
  • Bukhtoyarov V. (Siberian Federal University, Russian Federation)
  • Antamoshkin O. (Siberian Federal University, Russian Federation)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.