Полное описание

Розанов, А. П. Нейросетевая регрессионная модель для определения потоков углерода по данным ДЗЗ / А. П. Розанов. - Текст (визуальный) : непосредственный // Экология: факты, гипотезы, модели : материалы Всероссийской конференции молодых ученых, посвященной Международному году фундаментальных наук, 18-22 апреля 2022 г. / Институт экологии растений и животных УрО РАН, Совет молодых ученых ИЭРиЖ. - Екатеринбург : Альфа Принт, 2022. - С. 136-137. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-6048857-5-8.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26-049.8
87.01	574:004.8

Рубрики:
Нейронные сети -- Применение
Искусственный интеллект -- Применение
Экология

Кл.слова (ненормированные): нейронные сети -- машинное обучение -- потоки углерода -- многослойный персептрон
Аннотация: В условиях глобального изменения климата, вызванного ростом содержания парниковых газов в атмосфере Земли, возникает необходимость анализа и моделирования углеродного цикла экосистем, с целью оценки их эмиссионного и секвестрационного потенциалов. В связи с этим оценка способности лесных экосистем обеспечивать сток углерода из атмосферы с его долговременным хранением является актуальной задачей. Одним из методов решения подобных проблем является построение моделей на основе технологий машинного обучения, в частности, нейронных сетей.
Доп. точки доступа:
Институт экологии растений и животных(Екатеринбург). Совет молодых ученых


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -067840-812672)

Шифр в сводном ЭК: d0f3e80782f5fe4aef5b4750bb293411

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽