|
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:
- Введение
- Проблемы обработки таблиц экспериментальных данных
- Искусственные нейронные сети
- Транспонированная задача регрессии
- Применение нейросетевых технологий для обработки таблицы климатических данных
- Заключение
Скачать документ в формате Microsoft Word (149 Кб)
|
|
|
|
|