Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Application of AI methods to recognition of the liquid–gas flow regime using gamma absorption technique / Marcin ZYCH, Robert Hanus // W: MadeAI 2025 [Dokument elektroniczny] : Modelling, Data Analytics and AI in Engineering : 7–9 July 2025, Porto, Portugal : proceedings. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Porto : University of Porto (FEUP)], [2025]. — S. [29]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://madeai-eng.org/wp-content/uploads/2025/06/MadeAI2025-... [2025-07-24]

Autorzy (2)

Słowa kluczowe

two phase flowartificial neural networkspattern recognitionartificial intelligencegamma ray absorption

Dane bibliometryczne

ID BaDAP161394
Data dodania do BaDAP2025-07-30
Rok publikacji2025
Typ publikacjimateriały konferencyjne (aut.)
Otwarty dostęptak

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

artykuł
#112564Data dodania: 1.3.2018
Identification of liquid-gas flow regime in a pipeline using gamma-ray absorption technique and computational intelligence methods / Robert Hanus, Marcin ZYCH, Maciej Kusy, Marek JASZCZUR, Leszek PETRYKA // Flow Measurement and Instrumentation ; ISSN 0955-5986. — 2018 — vol. 60, s. 17–23. — Bibliogr. s. 23, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2018-02-13
SzczegółyLink
artykuł
#156354Data dodania: 3.12.2024
Application of selected methods of computational intelligence to recognition of the liquid–gas flow regime in pipeline by use gamma absorption and frequency domain feature extraction / Robert Hanus, Marcin ZYCH, Maciej Kusy, Gholam Hossein Roshani, Ehsan Nazemi // Measurement ; ISSN 0263-2241. — 2024 — vol. 238 art. no. 115260, s. 1–8. — Bibliogr. s. 7–8, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2024-07-17. --- Corrigendum to “Application of selected methods of computational intelligence to recognition of the liquid–gas flow regime in pipeline by use gamma absorption and frequency domain feature extraction” [Measurement 238 (2024) 115260] / Robert Hanus, Marcin Zych, Maciej Kusy, GholamHossein Roshani, Ehsan Nazemi // Measurement. --- 2025 vol. 243 art. no. 116784. - Dostępny w doi: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2025.116784
SzczegółyLink