Standard

Применение методов машинного обучения на основе решающих деревьев для компенсации нелинейных искажений в волоконно-оптических линиях связи. / Ракитский, Антон Андреевич; Редюк, Алексей Александрович.

в: ФОТОН-ЭКСПРЕСС, № 6 (158), 2019, стр. 116-117.

Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

Harvard

Ракитский, АА & Редюк, АА 2019, 'Применение методов машинного обучения на основе решающих деревьев для компенсации нелинейных искажений в волоконно-оптических линиях связи', ФОТОН-ЭКСПРЕСС, № 6 (158), стр. 116-117. https://doi.org/10.24411/2308-6920-2019-16057

APA

Ракитский, А. А., & Редюк, А. А. (2019). Применение методов машинного обучения на основе решающих деревьев для компенсации нелинейных искажений в волоконно-оптических линиях связи. ФОТОН-ЭКСПРЕСС, (6 (158)), 116-117. https://doi.org/10.24411/2308-6920-2019-16057

Vancouver

Ракитский АА, Редюк АА. Применение методов машинного обучения на основе решающих деревьев для компенсации нелинейных искажений в волоконно-оптических линиях связи. ФОТОН-ЭКСПРЕСС. 2019;(6 (158)):116-117. doi: 10.24411/2308-6920-2019-16057

Author

Ракитский, Антон Андреевич ; Редюк, Алексей Александрович. / Применение методов машинного обучения на основе решающих деревьев для компенсации нелинейных искажений в волоконно-оптических линиях связи. в: ФОТОН-ЭКСПРЕСС. 2019 ; № 6 (158). стр. 116-117.

BibTeX

@article{772aff62a6c44268ab666bdd2bde18b7,
title = "Применение методов машинного обучения на основе решающих деревьев для компенсации нелинейных искажений в волоконно-оптических линиях связи",
abstract = "Решающие деревья и базирующиеся на них комбинированные методы машинного обучения являются в настоящее время одними из наиболее популярных и используемых на практике. Это объясняется простотой интерпретации результатов и низкими требованиями к вычислительным ресурсам. В докладе описывается возможность применения метода Random Forest для компенсации нелинейных искажений в волоконно-оптических линиях связи, приводятся результаты применения других методов и описана технология формирования признаков",
author = "Ракитский, {Антон Андреевич} and Редюк, {Алексей Александрович}",
note = "Ракитский А.А., Редюк А.А. Применение методов машинного обучения на основе решающих деревьев для компенсации нелинейных искажений в волоконно-оптических линиях связи // ФОТОН-ЭКСПРЕСС. - 2019. - № 6 (158). - С. 116-117",
year = "2019",
doi = "10.24411/2308-6920-2019-16057",
language = "русский",
pages = "116--117",
journal = "ФОТОН-ЭКСПРЕСС",
issn = "2308-6920",
number = "6 (158)",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Применение методов машинного обучения на основе решающих деревьев для компенсации нелинейных искажений в волоконно-оптических линиях связи

AU - Ракитский, Антон Андреевич

AU - Редюк, Алексей Александрович

N1 - Ракитский А.А., Редюк А.А. Применение методов машинного обучения на основе решающих деревьев для компенсации нелинейных искажений в волоконно-оптических линиях связи // ФОТОН-ЭКСПРЕСС. - 2019. - № 6 (158). - С. 116-117

PY - 2019

Y1 - 2019

N2 - Решающие деревья и базирующиеся на них комбинированные методы машинного обучения являются в настоящее время одними из наиболее популярных и используемых на практике. Это объясняется простотой интерпретации результатов и низкими требованиями к вычислительным ресурсам. В докладе описывается возможность применения метода Random Forest для компенсации нелинейных искажений в волоконно-оптических линиях связи, приводятся результаты применения других методов и описана технология формирования признаков

AB - Решающие деревья и базирующиеся на них комбинированные методы машинного обучения являются в настоящее время одними из наиболее популярных и используемых на практике. Это объясняется простотой интерпретации результатов и низкими требованиями к вычислительным ресурсам. В докладе описывается возможность применения метода Random Forest для компенсации нелинейных искажений в волоконно-оптических линиях связи, приводятся результаты применения других методов и описана технология формирования признаков

UR - https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41373779

U2 - 10.24411/2308-6920-2019-16057

DO - 10.24411/2308-6920-2019-16057

M3 - статья

SP - 116

EP - 117

JO - ФОТОН-ЭКСПРЕСС

JF - ФОТОН-ЭКСПРЕСС

SN - 2308-6920

IS - 6 (158)

ER -

ID: 23245662