Отрывок: ед. z16 1 – низкая влажность от 0,29 до 0,33; 2 –средняя влажность от 0,34 до 0,38; 3 –высокая влажность от 0,39 до 0,43 влажность грунта на границе раскатывания, д. ед. z17 1 – низкая влажность от 0,20 до 0,23; 2 – средняя влажность от 0,24 до 0,26; 3 – высокая влажность от 0,27 до 0, 30 число пластичности, % z18 1 – несвязные грунты (песок и другие) от 0 до 1; 2 – супесь от 1 до 7; 3 – суглинок лёгкий от 7 до 12; 4 – суглинок тяжёлый от 12 до 17; 5 – глина лёгкая ...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorЯнковская, А.Е.-
dc.contributor.authorСухоруков, А.В.-
dc.date.accessioned2017-05-12 16:26:47-
dc.date.available2017-05-12 16:26:47-
dc.date.issued2017-
dc.identifierDspace\SGAU\20170512\63729ru
dc.identifier.citationА.Е. Янковская, А.В. Сухоруков // Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2017) - Самара: Новая техника, 2017. - С. 507-512.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Kompleksnaya-matrichnaya-model-predstavleniya-dannyh-i-znanii-dlya-dorozhnoklimaticheskogo-raionirovaniya-territorii-i-rezultaty-ee-aprobacii-63729-
dc.description.abstractДля решения задачи дорожно-климатического районирования территорий с применением интеллектуальной системы предложена комплексная матричная модель представления данных и знаний, состоящая из 1) расширенной матричной модели, включающей расширенную матрицу описаний и различений (расширение осуществлено путём включения в матрицу описания дополнительных столбцов) по исследованным территориям, 2) матриц описания и различения знаний высококвалифицированных экспертов и 3) частичной матричной модели, состоящей только из расширенной матрицы описаний исследуемых (распознаваемых) территорий. Впервые приведены оригинальные результаты апробации интеллектуального анализа данных и знаний с использованием разработанной и развитой в лаборатории интеллектуальных систем Томского государственного архитектурно-строительного университета интеллектуальной системы ИМСЛОГ применительно к решению задачи дорожно-климатического районирования.ru
dc.description.sponsorshipРабота выполнена при финансовой поддержке грантов РФФИ (проект № 14-07-00673а и проект № 16-07-00859а).ru
dc.language.isorusru
dc.publisherНовая техникаru
dc.subjectкомплексная матричная модельru
dc.subjectинтеллектуальный анализ данныхru
dc.subjectрезультаты апробацииru
dc.subjectгеокомплексru
dc.subjectдорожноклиматическое районированиеru
dc.titleКомплексная матричная модель представления данных и знаний для дорожно-климатического районирования территорий и результаты её апробацииru
dc.typeArticleru
dc.textpartед. z16 1 – низкая влажность от 0,29 до 0,33; 2 –средняя влажность от 0,34 до 0,38; 3 –высокая влажность от 0,39 до 0,43 влажность грунта на границе раскатывания, д. ед. z17 1 – низкая влажность от 0,20 до 0,23; 2 – средняя влажность от 0,24 до 0,26; 3 – высокая влажность от 0,27 до 0, 30 число пластичности, % z18 1 – несвязные грунты (песок и другие) от 0 до 1; 2 – супесь от 1 до 7; 3 – суглинок лёгкий от 7 до 12; 4 – суглинок тяжёлый от 12 до 17; 5 – глина лёгкая ...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper 99_507-512.pdfОсновная статья. Раздел: Обработка изображений и геоинформационные технологии664.87 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.