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J-GLOBAL ID：201902229769572510   Reference number：19A0996196

Driving digital rock towards machine learning: Predicting permeability with gradient boosting and deep neural networks

機械学習に向けたデジタル岩石の駆動:勾配ブースティングとディープニューラルネットワークによる浸透率の予測【JST・京大機械翻訳】

Author (3)： Sudakov Oleg (Skolkovo Institute of Science and Technology, Skolkovo Innovation Center, Building 3, Moscow, 143026, Russia) ,  Burnaev Evgeny (Skolkovo Institute of Science and Technology, Skolkovo Innovation Center, Building 3, Moscow, 143026, Russia) ,  Koroteev Dmitry (Skolkovo Institute of Science and Technology, Skolkovo Innovation Center, Building 3, Moscow, 143026, Russia)
Material： Computers & Geosciences  (Computers and Geosciences)
Volume： 127  Page： 91-98  Publication year： 2019 
JST Material Number： D0320B  ISSN： 0098-3004  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Netherlands (NLD)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： We present a research study ai...

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Thesaurus term： *permeability ,  *forecast ,  two dimension ,  *network ,  *digital method ,  *neural network (biomodel) ,  X-ray ,  image ,  three dimension ,  *Machine Learning ,  *Learning ,  adaptability ,  tomography ,  prediction model ,  *deep neural network ,  model

Author keywords (5)： Digital rock ,  Machine learning ,  Artificial neural networks ,  Permeability prediction ,  Gradient boosting

JST classification (1)： Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Terms in the title (7)： 機械学習 ,  デジタル ,  岩石 ,  勾配ブースティング ,  ディープニューラルネットワーク ,  浸透率 ,  予測