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J-GLOBAL ID：202002275051630155   Reference number：20A0632397

Prediction of the Incrustating Trend in Oil Extraction Pipelines: An Approach Based on Neural Decision Trees

石油抽出パイプラインにおける不連続傾向の予測:ニューラル決定木に基づくアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Author (5)： Peralta B. (Escuela Politecnica Nacional, Quito, Ecuador) ,  Salvador M. (Escuela Politecnica Nacional, Quito, Ecuador) ,  Camacho O. (Escuela Politecnica Nacional, Quito, Ecuador) ,  Escobar F. (Escuela Politecnica Nacional, Quito, Ecuador) ,  Goyes C. (Baker Huges, Quito, Ecuador)
Material： Communications in Computer and Information Science
Volume： 1194  Page： 334-347  Publication year： 2020 
JST Material Number： W5071A  ISSN： 1865-0929  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Germany, Federal Republic of (DEU)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Abstract: The oil and gas indu...

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Thesaurus term： *petroleum ,  artificial intelligence ,  prediction model ,  *discontinuity ,  reliability(property) ,  gas industry ,  finance(bank) ,  *decision tree ,  neural network(biomodel) ,  ore deposit ,  chemical equilibrium ,  database
Semi thesaurus term： 成功率 ,  神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

Author keywords (5)： Artificial neural networks ,  Incrustating trend ,  Oil ,  Pipelines ,  Prediction

JST classification (1)： Pipe-line transportation  (UA11020C)

Terms in the title (5)： 石油 ,  パイプライン ,  傾向 ,  予測 ,  決定木