Details
| Title | Оптимизация структурно-функциональной модели льна: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.02 «Прикладная математика и информатика» ; образовательная программа 01.03.02_04 «Биоинформатика» = Optimization of the structural and functional model of flax |
|---|---|
| Creators | Дубовицкий Владислав Александрович |
| Scientific adviser | Козлов Константин Николаевич |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2025 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | функционально-структурная модель ; генетический алгоритм ; лен-долгунец ; functional-structural model ; genetic algorithm ; flax |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 01.03.02 |
| Speciality group (FGOS) | 010000 - Математика и механика |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-3476 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | ru\spstu\vkr\38765 |
| Record create date | 9/24/2025 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
В данной выпускной работе разрабатывалась функционально- структурная модель роста льна, учитывающая различные параметры. Цель работы – создание инструмента, позволяющего прогнозировать развитие льна в зависимости от климатических условий и находить параметры, обеспечивающие максимальную урожайность. Разработка модели и алгоритмов была произведена на языке программирования Python, используя среду программирования PyCharm, а также с использованием библиотек NumPy и Matplotlib, с помощью которых были визуализированы результаты работы алгоритмов.
In this thesis, a functional and structural model of flax growth was devel- oped, taking into account various parameters. The purpose of the work is to create a tool that makes it possible to predict the development of flax depending on cli- matic conditions and find parameters that ensure maximum yield. The model and algorithms were developed in the Python programming lan- guage, using the PyCharm programming environment, as well as using the NumPy and Matplotlib libraries, which were used to visualize the results of the algorithms.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 0
Last 30 days: 0
