• ВХОД

    •  

    Полное описание

    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. - 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
    87.33.02504.4-047.58(04)
    81.93.03614.8-047.58(04)
    04.01316.48:51(04)

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

    Кл.слова (ненормированные): ЛЕСНЫЕ ПОЖАРЫ -- МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ -- НАВОДНЕНИЯ -- ПРОГНОЗИРОВАНИЕ -- СОЦИАЛЬНЫЕ КОНФЛИКТЫ -- ЧРЕЗВЫЧАЙНЫЕ СИТУАЦИИ
    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)

    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): М/16400/60 за 2022 г.)

    Шифр в сводном ЭК: f2d7ca211ef90ca5081abe5a00b4430c



    Заказ фрагмента документа ₽