05.12.2025; Чернігів, Україна: X Міжнародна наукова конференція «Проблеми та перспективи реалізації та впровадження міждисциплінарних наукових досягнень»
Роботи, що індексуються в Google Scholar

ПРОГНОЗ ЯКОСТІ СУШКИ ПИЛОМАТЕРІАЛУ НА ОСНОВІ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ

  • Василь Молнар,
  • Мар’яна Роль
PDF

Опубліковано 12.12.2025

Як цитувати

Молнар, В., & Роль, М. (2025). ПРОГНОЗ ЯКОСТІ СУШКИ ПИЛОМАТЕРІАЛУ НА ОСНОВІ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ. Матеріали конференцій МЦНД, (05.12.2025; Чернігів, Україна), 281–283. вилучено із https://archives.mcnd.org.ua/index.php/conference-proceeding/article/view/1219

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.
Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Google Scholar

Анотація

Сучасна деревообробна промисловість потребує високої точності у визначенні параметрів сушіння пиломатеріалів, оскільки цей процес безпосередньо впливає на міцність, геометричну стабільність та придатність деревини до подальшої обробки. Помилки у виборі режимів сушіння можуть спричинити появу внутрішніх тріщин, деформацій, зміну кольору або нерівномірний розподіл вологості по товщині заготовки.

PDF

Посилання

  1. 1. Random Forest Regression — How it Helps in Predictive Analytics? Medium. URL: https://medium.com/@byanalytixlabs/random-forest-regression-how-it-helps-in-predictive-analytics-01c31897c1d4 (дата звернення: 27.11.2025).
  2. 2. Long Short-Term Memory (LSTM) Networks. Medium. URL: https://medium.com/@RobuRishabh/long-short-term-memory-lstm-networks-9f285efa377d (дата звернення: 27.11.2025).