Применение нейросетевых алгоритмов для решения задачи восстановления двумерных геополей (Запись № 315496)
[ простой вид ]
| 000 -Маркер | |
|---|---|
| Поле контроля фиксированной длины | 08907nla2a2200565 4500 |
| 005 - Идентификатор версии | |
| Поле контроля фиксированной длины | 20231029225513.0 |
| 035 ## - Другие системные номера | |
| Идентификатор записи | (RuTPU)RU\TPU\book\340932 |
| 100 ## - Данные общей обработки | |
| Данные общей обработки | 20160302d2016 k y0rusy50 ca |
| 101 0# - Язык ресурса | |
| Язык текста, звукозаписи и т.д. | русский |
| 102 ## - Страна публикации или производства | |
| Страна публикации | Россия |
| 135 ## - Поле кодированных данных: электронные ресурсы | |
| Кодированные данные для электронного ресурса | drgn ---uucaa |
| 181 #0 - Поле кодированных данных: вид содержания | |
| Код вида содержания | i |
| 182 #0 - Поле кодированных данных: средство доступа | |
| Код средства доступа | electronic |
| 200 1# - Заглавие и сведения об ответственности | |
| Основное заглавие | Применение нейросетевых алгоритмов для решения задачи восстановления двумерных геополей |
| Первые сведения об ответственности | П. А. Каковкин, А. А. Друки |
| 203 ## - Вид содержания и средство доступа | |
| Вид содержания | Текст |
| Средство доступа | электронный |
| 215 ## - Физические характеристики | |
| Сведения об объеме | 1 файл (1.1 Mb) |
| 230 ## - | |
| -- | Электронные текстовые данные (1 файл : 1.1 Mb) |
| 300 ## - Общие примечания | |
| Текст примечания | Заглавие с титульного листа |
| 320 ## - Примечания о наличии в ресурсе библиографии/указателя | |
| Текст примечания | [Библиогр.: с. 40-41 (20 назв.)] |
| 330 ## - Резюме или реферат | |
| Текст примечания | Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки алгоритмов и программных средств, позволяющих повысить эффективность пространственного анализа и восстановления двумерных геополей. Цель работы: разработка алгоритмов и программных средств, позволяющих повысить эффективность восстановления двумерных геополей по не регулярной сети точечных данных; проведение экспериментальных исследований эффективности разработанных алгоритмов и сравнение с существующими аналогами. Методы исследования. Для решения поставленной задачи применяются методы искусственного интеллекта, методы реализации искусственных нейронных сетей и генетических алгоритмов, комитетные методы - для решения задач классификации, математическое моделирование, теория вероятностей и математическая статистика с использованием программного обеспечения VisualStudio и Surfer. Результаты. Для восстановления геополей по нерегулярной сети точечных данных было решено использовать методы искусственного интеллекта, так как данная область исследований на сегодняшний день является одной из наиболее интенсивно развивающихся. Таким образом, для решения поставленной задачи был разработан алгоритм, основанный на искусственных нейронных сетях. Алгоритм представляет собой последовательность действий, состоящую из семи шагов. Для восстановления геополя применяются несколько нейронных сетей прямого распределения типа персептрон, работающих по методу бэггинга (bagging). На основе предложенного алгоритма разработано программное приложение, позволяющее выполнять восстановление геополей по нерегулярной сети точечных данных. Выполнено экспериментальное исследование эффективности разработанного алгоритма и проведено сравнение с результатами работы метода обратно-взвешенных расстояний. Проведенные исследования показали, что результаты работы предложенного алгоритма превышают эффективность работы метода обратно-взвешенных расстояний. |
| 330 ## - Резюме или реферат | |
| Текст примечания | The relevance of the research is caused by the necessity to develop algorithms and software to increase the efficiency of the spatial analysis and two-dimensional geofields recovery. The main aim of the study is to develop the algorithms and software to increase the efficiency of two-dimensional geofields recovery on irregular grid point data; to carry out the experimental studies to determine the effectiveness of the developed algorithms and to compare them with the existing analogues. The methods used in the study. To solve the task the authors have applied the methods of artificial intelligence, methods of implementation of artificial neural networks and genetic algorithms; the committee methods are applied to solve the classification problems, mathematical modeling, probability theory and mathematical statistics with the help of software Visual Studio and MatLab. The results. The artificial intelligence methods were used for restoring geofields on irregular grid point data, as this area of research is one of the most intensively developing now. The algorithm based on artificial neural networks was developed to solve the problem. The algorithm is a sequence of actions. It consists of seven steps. The multiple neural networks of direct distribution, such as perceptron, which operate according to the bagging method, are used to restore geofield. The software application that allows solving the assigned task is developed on the basis of the proposed algorithm. The authors carried out the experimental study of the algorithm effectiveness and compared the results obtained with the results of the inverse distance-weighted method. The carried out studies shown that the results of the proposed algorithm operation are higher than the operating efficiency of the inverse-distance weighted method. |
| 337 ## - Примечание о системных требованиях (электронные ресурсы) | |
| Текст примечания | Adobe Reader |
| 453 ## - Перевод | |
| Заглавие | Application of artificial neural networks for solving the problem of two-dimensional geofields reconstruction |
| Сведения, относящиеся к заглавию | translation from Russian |
| Первые сведения об ответственности | P. A. Kakovkin, A. A. Druki |
| Место публикации | Tomsk |
| Имя издателя | TPU Press |
| Дата публикации | 2015- |
| -- | 2016 |
| Автор | Kakovkin, Pavel Aleksandrovich |
| 453 ## - Перевод | |
| Заглавие | Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering |
| 453 ## - Перевод | |
| Заглавие | Vol. 327, № 2 |
| 461 #1 - Уровень набора | |
| Идентификатор записи | (RuTPU)RU\TPU\book\312844 |
| Международный стандартный сериальный номер (ISSN) | 2413-1830 |
| Заглавие | Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов |
| Первые сведения об ответственности | Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) |
| Дата публикации | 2015- |
| 463 #1 - Уровень физической единицы | |
| Идентификатор записи | (RuTPU)RU\TPU\book\340833 |
| Заглавие | Т. 327, № 2 |
| Обозначение тома | [С. 35-43] |
| Дата публикации | 2016 |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | электронный ресурс |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | геоинформатика |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | геополя |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | восстановление |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | геостатистика |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | методы |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | кросс-валидация |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | искусственные нейронные сети |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | труды учёных ТПУ |
| 610 ## - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | geoinformatics |
| 610 ## - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | geofields reconstruction |
| 610 ## - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | geostatistical methods |
| 610 ## - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | cross-validation |
| 610 ## - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | artificial neural networks |
| 700 #1 - Имя лица – первичная ответственность | |
| Начальный элемент ввода | Каковкин |
| Часть имени, кроме начального элемента ввода | П. А. |
| Расширение инициалов личного имени | Павел Александрович |
| -- | z01712 |
| 701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность | |
| Начальный элемент ввода | Друки |
| Часть имени, кроме начального элемента ввода | А. А. |
| Дополнения к именам, кроме дат | специалист в области информатики и вычислительной техники |
| -- | ассистент Томского политехнического университета, инженер |
| Даты | 1985- |
| Расширение инициалов личного имени | Алексей Алексеевич |
| -- | stltpush |
| Идентификатор авторитетной/ нормативной записи | (RuTPU)RU\TPU\pers\28638 |
| -- | z02712 |
| 712 02 - Наименование организации – вторичная ответственность | |
| Начальный элемент ввода | Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) |
| Структурное подразделение | Институт кибернетики (ИК) |
| -- | Кафедра вычислительной техники (ВТ) |
| -- | 126 |
| -- | stltpush |
| Идентификатор авторитетной/ нормативной записи | (RuTPU)RU\TPU\col\18699 |
| -- | z01700 |
| 712 02 - Наименование организации – вторичная ответственность | |
| Начальный элемент ввода | Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) |
| Структурное подразделение | Институт кибернетики (ИК) |
| -- | Кафедра вычислительной техники (ВТ) |
| -- | 126 |
| -- | stltpush |
| Идентификатор авторитетной/ нормативной записи | (RuTPU)RU\TPU\col\18699 |
| -- | z02701 |
| 801 #2 - Источник записи | |
| Страна | RU |
| Организация | 63413507 |
| Дата составления | 20170925 |
| Правила каталогизации | PSBO |
| 856 4# - Местонахождение электронных ресурсов и доступ к ним | |
| Универсальный идентификатор ресурса | http://earchive.tpu.ru/bitstream/11683/8990/3/Bulletin_TPU-2016-v327-i2-03.pdf |
| 090 ## - System Control Numbers (Koha) | |
| Koha biblioitem number (autogenerated) | 315496 |
| 942 ## - Добавленные элементы ввода (Коха) | |
| Тип документа | Computer Files |
Нет доступных единиц.