| dc.contributor.author | Антошин, А. А. | ru |
| dc.contributor.author | Безлюдов, А. А. | ru |
| dc.contributor.author | Галузо, В. Е. | ru |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru |
| dc.date.accessioned | 2022-02-02T08:10:31Z | |
| dc.date.available | 2022-02-02T08:10:31Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.identifier.citation | Антошин, А. А. Применение алгоритма «Random Forest» к распознаванию типа горения хлопка = Application of the “Random Forest” algorithm to recognizing the type of cotton burning / А. А. Антошин, А. А. Безлюдов, В. Е. Галузо // Приборостроение-2021 : материалы 14-й Международной научно-технической конференции, 17-19 ноября 2021 года, Минск, Республика Беларусь / редкол.: О. К. Гусев (председатель) [и др.]. – Минск : БНТУ, 2021. – С. 19-21. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/109704 | |
| dc.description.abstract | Скорость развития пожара в помещении и ущерб зависят от типа горения: пламенное горение или тление. Обладание информацией о типе горения на начальном этапе пожара позволит принять правильные и необходимые меры для спасения людей и материальных ценностей. В работе описано применение алгоритма «Random Forest» к распознаванию типа горения хлопка на основе динамики величины потока оптического излучения, прошедшего сквозь задымленную среду. Показана возможность получения моделей распознавания приемлемой точности, сформулированы способы повышения точности создаваемых моделей. | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.publisher | БНТУ | ru |
| dc.title | Применение алгоритма «Random Forest» к распознаванию типа горения хлопка | ru |
| dc.title.alternative | Application of the “Random Forest” algorithm to recognizing the type of cotton burning | ru |
| dc.type | Working Paper | ru |
| local.description.annotation | The rate of development of a fire in a room and the damage depends on the type of combustion: fiery combustion or smoldering. Having information about the type of combustion at the initial stage of a fire will allow taking the correct and necessary measures to save people and property. The paper describes the application of the “Random Forest” algorithm to the recognition of the type of cotton burning on the basis of the dynamics of the magnitude of the optical radiation flux passed through the smoky environment. The possibility of obtaining recognition models of acceptable accuracy is shown, methods of increasing the accuracy of the created models are formulated. | ru |
