问题 |
E3S网页汇编
卷积166 2020
可持续未来国际会议:环境、技术、社会和经济事务 |
|
---|---|---|
文章号 | 03007 | |
页数 | 5 | |
段内 | 可持续采矿 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202016603007 | |
在线发布 | 2020年4月22日 |
机器学习:采矿公司技术和潜在应用
Kryvyi Rih国立师范大学54GagarinAve,KryvyiRih50086,乌克兰
*对应作者 :zvit-zss@ukr.net
机器学习系统实施目前是信息技术界面、数学分析和统计方面最受人寻味领域之一机器学习技术渗透进我们的生活 通过应用软件 创建人工智能算法机器学习技术显然会快速开发并成为人类信息空间的一部分,无论是在我们日常生活中还是在专业活动中都是如此。然而,机器学习系统建设需要人工智能领域和应用该技术主题领域专家的巨大劳动贡献文章考虑了采矿公司技术及机器学习的潜在应用文章描述机器学习基本方法:无监督学习、动作学习、半监督机器学习选择标准评估机器学习:操作速度评估时间安装模型精度易整合性容题区内灵活部署易实用性结果可视化文章描述机器学习技术的实际应用并考量采矿企业调度系统(例如采矿运输综合体运算系统Quarry提高企业性能操作管理效率提高采矿和运输复杂性能记录和监测的可靠性和敏捷性数据库中还存有设备性能数据列表,并用作机器学习算法处理和获取新知识的基础采矿业应用机器学习技术是提高采矿效率和确保环境安全的一个有希望和必要的条件。选择最优流程流表采矿作业,选择最优综合拆矿设备,优化规划采矿作业和采矿设备性能控制是机器学习技术使用的一些任务然而,尽管机器学习技术有目共睹,但这一趋势仍未得到充分研究,需要进一步研究。
必威西汉姆赞助作者版由EDPScience发布,2020
开存文章分发创用CC授权4.0允许在任何介质上不受限制使用、分发和复制,只要原创作品正确引用
当前用法度量显示文章视图累积计数(全文文章视图包括HTML视图、PDF和ePub下载,根据可用数据)和Vision4Press平台摘要视图
数据对应2015年后板状使用当前使用量度自在线发布后48-96小时提供并按周日每日更新
初始下载度量器可能花点时间