РАЗМНОЖЕНИЕ ДАННЫХ СНИМКОВ МИКРОСТРУКТУРЫ МАТЕРИАЛОВ С ПОМОЩЬЮ ГЕНЕРАТИВНО-СОСТЯЗАТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ

Описание

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

Конференция: Решетневские чтения; Красноярск; Красноярск

Год издания: 2023

Ключевые слова: генеративные-состязательные сети, аугментация, размножение выборки, генератор, дискриминатор, материаловедение, generative-adversarial networks, augmentation, sample multiplication, generator, discriminator, materials science

Аннотация: Цель данного исследования является разработка и валидация методики для эффективного размножения данных снимков микроструктуры различных материалов с использованием генеративно-состязательных сетей (GANs), направленной на улучшение качества анализа микроструктур и ускорение процесса разработки новых материальных решений. The purposeПоказать полностьюof this study is to develop and validate a technique for the effective reproduction of micro- structure data of various materials using generative-adversarial networks (GANs), aimed at improving the quality of microstructure analysis and accelerating the process of developing new material solutions.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Решетневские чтения

Номера страниц: 160-161

Место издания: Красноярск

Персоны

  • Канунников И.В. (Московский государственный технической университет им. Н.Э. Баумана)
  • Шуткина Е.В. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Тынченко В.С. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Агеев Д.А. (Московский государственный технической университет им. Н.Э. Баумана)

Вхождение в базы данных