Estudo comparativo do desempenho dos algoritmos de predição random forest, rede neural artificial e regressão de vetor suporte aplicados a fragmentação de rochas com explosivo.
dc.contributor.advisor | Santos, Tatiana Barreto dos | pt_BR |
dc.contributor.advisor | Lopes, Paulo Filipe Trindade | pt_BR |
dc.contributor.author | Amaral, Talita Karen Magalhães | |
dc.contributor.referee | Santos, Tatiana Barreto dos | pt_BR |
dc.contributor.referee | Gertrudes, Jadson Castro | pt_BR |
dc.contributor.referee | Silveira, Larissa Regina Costa | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2023-05-05T20:03:22Z | |
dc.date.available | 2023-05-05T20:03:22Z | |
dc.date.issued | 2023 | pt_BR |
dc.description | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mineral. Departamento de Engenharia de Minas, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto. | pt_BR |
dc.identifier.citation | AMARAL, Talita Karen Magalhães. Estudo comparativo do desempenho dos algoritmos de predição random forest, rede neural artificial e regressão de vetor suporte aplicados a fragmentação de rochas com explosivo. 2023. 92 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mineral) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/16539 | |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.rights | aberto | pt_BR |
dc.rights.license | Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 02/04/2023 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação. | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | * |
dc.subject | Análise multivariada | pt_BR |
dc.subject | Explosivos | pt_BR |
dc.subject | Engenharia de minas | pt_BR |
dc.subject | Ciência de dados | pt_BR |
dc.subject | Redes neurais artificiais na conferência de engenharia | pt_BR |
dc.title | Estudo comparativo do desempenho dos algoritmos de predição random forest, rede neural artificial e regressão de vetor suporte aplicados a fragmentação de rochas com explosivo. | pt_BR |
dc.type | Dissertacao | pt_BR |
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