Полное описание

М/16400/60 за 2022 г.
504.4/Б 208
Балута, Виктор Иванович. Формирование синтетических данных при подготовке обучающих множеств для систем предупреждения ЧС / В. И. Балута. - Москва : ИПМ им. М. В. Келдыша РАН, 2022. - 28 с. : ил. - (Препринт / Институт прикладной математики имени М. В. Келдыша Российской академии наук (Москва), ISSN 2071-2898 ; 60 за 2022 г.). - Библиогр.: с. 24-27 (51 назв.). - 59 экз. - DOI 10.20948/prepr-2022-60 : 20 р. - Текст (визуальный) : непосредственный.
На обл.: Российская академия наук - 300 лет.
Содержание:
Понятие синтетических данных. - С. 6
Способы увеличения объема данных на базе уже имеющихся. - С. 6
Способы получения исходных данных по основным видам угроз на основе экспертных оценок. - С. 8
Интеграция данных натурных наблюдений. - С. 10
Расчеты по методикам инженерного уровня. - С. 13
Математическое моделирование как источник искусственных данных. - С. 14
Моделирование атмосферного переноса. - С. 15
Моделирование наводнений. - С. 17
Моделирование лесных пожаров. - С. 18
Моделирование процессов в социальных системах. - С. 19
Использование косвенных данных из других информационных источников. - С. 21
Использование искусственных видеоматериалов. - С. 22

ГРНТИ	УДК
87.33.02	504.4-047.58(04)
81.93.03	614.8-047.58(04)
04.01	316.48:51(04)

Рубрики:
Стихийные бедствия -- Моделирование
Аварии и борьба с ними -- Моделирование
Конфликты -- Моделирование

Кл.слова (ненормированные): чрезвычайные ситуации -- наводнения -- лесные пожары -- социальные конфликты -- прогнозирование -- математические методы
Аннотация: Настоящий препринт включает краткий обзор информационных материалов по проблеме формирования синтетических данных и обоснование возможности применения математического моделирования для подготовки обучающих множеств в интересах создания средствами машинного обучения прогнозных и аналитических моделей, применяемых в системах предупреждения и реагирования на ЧС. Дана оценка современного состояния исследований в области машинного обучения, проведен анализ и обобщение практических методов получения синтетических данных для формирования обучающих множеств с детализацией особенностей применительно к представлению информации в виде числовых, текстовых или образных форматов, выработаны рекомендации по использованию различных механизмов создания синтетических данных в целях подготовки обучающих множеств прогнозных и аналитических моделей по основным видам угроз.
Доп. точки доступа:
Институт прикладной математики имени М. В. Келдыша (Москва)

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ПНТ (1)
Свободны: ПНТ (1)
Обложка
Переход по DOI

Заказать издание
Заказ фрагмента документа ₽