Результаты поиска: "network model"

Индивидуальная и парная репрезентативность точек пробоотбора в задачах интерполяции распределения тяжелых металлов в верхнем слое почвы

№ 3 (2023) УДК 504.064.2.001.18 https://doi.org/10.47148/1609-364X-2023-3-63-70 Баглаева Е.М., Сергеев А.П., Шичкин А.В., Буевич А.Г., Буторова А.С. Ключевые слова: репрезентативность точек, сэмплинг, тяжелые металлы, искусственные нейронные сети, выбор обучающего подмножества Раздел: Геоэкология

Mineral prospectivity mapping для прогноза месторождений золота Центрально-Колымского региона (Магаданская область, Россия)

№1 (2023) Горячев И.Н. УДК 553.411 https://doi.org/10.47148/1609-364X-2023-1-4-17 Ключевые слова: прогнозирование месторождений, машинное обучение, золото, металлогеническое районирование, Северо-Восток России. Раздел: Материалы конференции ITES-2022

Метод встречного прогнозирования пространственного ряда на примере содержания пыли в снеговом покрове

№1 (2022) УДК 504.064.2.001.18 https://doi.org/10.47148/1609-364X-2022-1-32-39 А.С. Буторова, А.П. Сергеев, А.В. Шичкин, А.Г. Буевич, Е.М. Баглаева, М.В. Сергеева Ключевые слова: метод встречного прогнозирования, восстановление пропущенных данных, искусственные нейронные сети, снеговой покров, пыль. Раздел: Моделирование геообъектов и геопроцессов

Поверхностная интерполяция содержаний тяжелых металлов в почве методами машинного обучения.

№1 (2019) УДК 504.064.2.001.18 Буевич А.Г., Москалева А.С., Косаченко А.И., Шичкин А.В., Сергеев А.П.  Рецензент: Пиманова Н.Н., кандидат технических наук. Ключевые слова: искусственные нейронные сети, случайный лес, случайный персептронный лес, интерполяция, тяжелые металлы, почва. Раздел: Моделирование геообъектов и геопроцессов

Оптимизация разбиения исходных данных для предсказания пространственного распределения хрома нейронной сетью прямого распространения.

№4 (2019) УДК 504.064.2.001.18 Буевич А.Г., Рахматова А.Ю., Сергеев А.П., Баглаева Е.М., Шичкин А.В., Субботина И.Е., Сергеева М.В., Маркелов Ю.И. Рецензент: Финкельштейн М.Я., доктор технических наук. Ключевые слова: искусственные нейронные сети, многослойный перцептрон, моделирование, разбиение, выборка. Раздел: Моделирование геообъектов и … Читать далее →

Компьютерное моделирование вытеснения несмешивающихся жидкостей в сеточной модели пористой геологической среды с разнопроницаемыми областями.

№1 (2018) УДК 622.276.21 Манучарянц Э.О., Зырянов В.Б.  Рецензент: Рок В.Е., доктор физико-математических наук. Ключевые слова: сеточная модель, пористая среда, относительная фазовая проницаемость, гетерогенность, нефтяное месторождение, компьютерное моделирование. Раздел: Моделирование геообектов и геопроцессов