Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/231628
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorГордеев, В. С.
dc.contributor.authorСмирнова, Т. В.
dc.date.accessioned2019-10-02T08:15:59Z-
dc.date.available2019-10-02T08:15:59Z-
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationСахаровские чтения 2019 года: экологические проблемы XXI века : материалы 19-й международной научной конференции, 23–24 мая 2019 г., г. Минск, Республика Беларусь : в 3 ч. / МГЭИ им. А. Д. Сахарова БГУ; редкол. : А. Н. Батян [и др.] ; под ред. С. А. Маскевича, С. С. Позняка. – Минск : ИВЦ Минфина, 2019. – Ч. 3. – С. 297-300.
dc.identifier.isbn978-985-7224-34-0 (ч. 3)
dc.identifier.urihttp://elib.bsu.by/handle/123456789/231628-
dc.descriptionИнформационные системы и технологии в экологии
dc.description.abstractКомпьютерное моделирование лесного низового пожара на основе нейросетей дает возможность оценить динамику и прогнозировать параметры лесного пожара, учитывая множество исходных факторов. Для классификации входных данных предлагается метод самоорганизующихся карт Кохонена.
dc.language.isoru
dc.publisherМинск : ИВЦ Минфина
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
dc.subjectЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Сельское и лесное хозяйство
dc.titleПрогнозирование лесных пожаров на основе нейросетевых технологий
dc.title.alternativeForecasting forest fire on the base of neural network technologies / V. Gordeev, T. Smirnova
dc.typeconference paper
dc.description.alternativeComputer simulation of a forest fire based on neural networks makes it possible to predict the dynamics and predict the parameters of a forest fire, taking into account many initial factors. For the clustering of input data, the Kohonen self-organizing maps method is proposed.
Располагается в коллекциях:2019. Сахаровские чтения 2019 года: экологические проблемы XXI века

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
297-300.pdf785,33 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.