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Título: | Advancements in two-phase flow regime classification: a comparative study of machine learning and deep learning approaches using wire-mesh sensor data Avanços na classificação de escoamentos bifásicos: um estudo comparativo de abordagens de aprendizado de máquina e aprendizado profundo usando dados de sensores Wire-Mesh |
Autor(es) e Colaborador(es): | Lazzaretti, André Eugênio https://orcid.org/0000-0003-1861-3369 http://lattes.cnpq.br/7649611874688878 Silva, Marco Jose da https://orcid.org/0000-0003-1955-8293 http://lattes.cnpq.br/3660493864159835 Fabro, Adriano Todorovic https://orcid.org/0000-0003-1400-2755 http://lattes.cnpq.br/1950124242747561 Pipa, Daniel Rodrigues https://orcid.org/0000-0002-9398-332X http://lattes.cnpq.br/5604517186200940 Aguiar, Everton Luiz de https://orcid.org/0000-0002-8183-5426 http://lattes.cnpq.br/1125511740841891 Silva, Marco Jose da https://orcid.org/0000-0003-1955-8293 http://lattes.cnpq.br/3660493864159835 Melo, Sílvio de Barros https://orcid.org/0000-0001-8600-6427 http://lattes.cnpq.br/3847692220708299 |
Autor(es) Principais: | |
Outros identificadores: | |
Data: | 18-Fev-2025 18-Fev-2025 15-Dez-2024 |
Tipo: | livro digital |
Palavras-chave: | Máquina de vetores de suporte Escoamento bifásico Aprendizado profundo (Aprendizado do computador) Análise de séries temporais Detectores Redes neurais (Computação) Support vector machines Two-phase flow Deep learning (Machine learning) Time-series analysis Sensors Neural networks (Computer science) CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia Elétrica |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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