новости  материалы  справочник  форум  гостевая  ссылки  
Новости
Материалы
  Логические подходы
  Нейронные сети
  Генетические алгоритмы
  Разное
  Публикации
  Алгоритмы
  Применение
Справочник
Форум
Гостевая книга
Ссылки
О сайте
 

Нейросетевые методы обработки информации в задачах прогноза климатических характеристик и лесорастительных свойств ландшафтных зон


Авторы: В.Г. Царегородцев, Н.А. Погребная,
Учебное заведение: Институт вычислительного моделирования СО РАН, Институт леса СО РАН
Источник: Методы нейроинформатики / Под. ред. А.Н. Горбаня. КГТУ, Красноярск, 1998. 205 с.

В работе рассматриваются проблемы, возникающие при обработке таблиц экспериментальных данных. Описываются нейросетевые методы обработки информации для задач классификации и построения регрессионных зависимостей. Работа может служить первым введением в нейроинформатику для специалистов-прикладников. Подробно описан опыт применения нейросетевых технологий для решения задач прогноза, классификации и глобального моделирования изменений климата. С помощью нейросетевой транспонированной линейной регрессии, нейросетевой нелинейной регрессии и нейросетевых классификаторов решены задачи прогнозирования неизвестных значений климатических параметров, классификации ландшафтных зон и глобального моделирования последствий изменения климата на основе таблицы данных, собранных с метеостанций Сибири и Дальнего Востока.

Содержание:

  1. Введение
  2. Проблемы обработки таблиц экспериментальных данных
  3. Искусственные нейронные сети
  4. Транспонированная задача регрессии
  5. Применение нейросетевых технологий для обработки таблицы климатических данных
  6. Заключение
Скачать документ в формате Microsoft Word (149 Кб)