Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "self organizing map" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Sztuczne sieci neuronowe Kohonena jako narzędzie w taksonomii paleontologicznej - metodyka oraz zastosowanie na przykładzie późnokredowych belemnitów
Artificial Kohonen neural networks as a tool in paleontological taxonomy - an introduction and application to Late Cretaceous belemnites
Autorzy:
Remin, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2074559.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Państwowy Instytut Geologiczny – Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
paleontologia
sztuczna inteligencja
sieci neuronowe Kohonena
samoorganizujących się sieci Kohonena
klasyfikacja
belemnity
górna kreda
paleontology
artificial intelligence
artificial neural networks
Kohonen neural networks
self-organizing map
classification
belemnites
Upper Cretaceous
Opis:
Artificial neural networks (ANNs), the computer software or systems that are able to "learn" on the basis of previously collected input data sets are proposed here as a new useful tool in paleontological modeling. Initially ANNs were designed to imitate the structure and function of natural neural systems such as the human brain. They are commonly used in many natural researches such as physics, geophysics, chemistry, biology, applied ecology etc. Special emphasis is put on the Kohonen self-organizing mapping algorithm, used in unsupervised networks for ordination purposes. The application of ANNs for paleontology is exemplified by study of Late Cretaceous belemnites. The Kohonen networks objectively subdivided the belemnite material] ~ 750 specimens) into consistent groups that could be treated as monospecific. The possibility of transferring these results to the language of classical statistics is also presented. Further development and possibility of use of ANNs in various areas of paleontology, paleobiology and paleoecology is briefly discussed.
Źródło:
Przegląd Geologiczny; 2008, 56, 1; 58-66
0033-2151
Pojawia się w:
Przegląd Geologiczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie procesu osiadania terenu górniczego Kopalni Węgla Brunatnego Bełchatów - nowe podejście
Land subsidence modeling in mining area of open pit Brown Coal Mine Bełchatów - a new approach
Autorzy:
Palmąka, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2074851.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Państwowy Instytut Geologiczny – Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
Bełchatów
GIS
geostatystyka
interpolacja
modele liniowe
modele nieliniowe
osiadanie terenu
Sammon's mapping
mapy samoorganizujące się
SOM
sieci neuronowe
regresja liniowa
geostatistics
interpolation
linear models
land subsidence
self-organizing map
neural networks
multiple linear regression
Opis:
From the beginning of open-pit mining works (i.e. ground massive dewatering, access excavation, cover dumping) in 1976, which were strictly connected with an exposure a brown coal beds on Bełchatów field it was noticed, that a land surface subsided in the vicinity of Brown Coal Mine Bełchatów. Quantitative land subsidence assessments, which are based on deterministic models (elastic ground model, consolidation model), are not efficient enough to simulate the process – adjusted coefficient of determination amounts R2kor2kor
Źródło:
Przegląd Geologiczny; 2011, 59; 245-250
0033-2151
Pojawia się w:
Przegląd Geologiczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies