1. Электронный архив УГЛТУ
  2. Общеуниверситетские коллекции
  3. Конференции. Семинары
  4. Эффективный ответ на современные вызовы с учетом взаимодействия человека и природы, человека и технологий: социально-экономические и экологические проблемы лесного комплекса
Please use this identifier to cite or link to this item: https://elar.usfeu.ru/handle/123456789/8556
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorОсипенко, А. Е.ru
dc.contributor.authorЗалесов, С. В.ru
dc.date.accessioned2019-06-03T10:59:04Z-
dc.date.available2019-06-03T10:59:04Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationОсипенко, А. Е. Применение искусственной нейронной сети для аппроксимации таксационных показателей сосновых древостоев = Application of the artificial neural network for the approximation of the pine stand taxation indices / А. Е. Осипенко, С. В. Залесов // Лесная наука в реализации концепции уральской инженерной школы: социально-экономические и экологические проблемы лесного сектора экономики : материалы XII Международной научно-технической конференции / Министерство науки и высшего образования РФ ; Уральский государственный лесотехнический университет. – Екатеринбург, 2019. – С. 208–210.ru
dc.identifier.isbn978-5-94984-691-9-
dc.identifier.urihttps://elar.usfeu.ru/handle/123456789/8556-
dc.description.abstractThe experience of using an artificial neural network for approximating the average height and average diameter of 187 pine stand of various ages (from 7 to 120 years) and density (from 0.4 to 10.7 thousand pieces / ha) is described in the article. Approximation of the data was carried out using the Neural Network Toolbox, which is part of the MATLAB software package.en
dc.description.abstractОписывается опыт применения искусственной нейронной сети для аппроксимации средней высоты и среднего диаметра 187 сосновых древостоев различного возраста (от 7 до 120 лет) и густоты (от 0,4 до 10,7 тыс. шт./га). Аппроксимация данных проводилась с помощью пакета программ MATLAB.ru
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherУГЛТУru
dc.relation.ispartofЛесная наука в реализации концепции уральской инженерной школы: социально-экономические и экологические проблемы лесного сектора экономики : материалы XII Международной научно-технической конференцииru
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.sourceЛесотехнические университеты в реализации концепции возрождения инженерного образования: социально-экономические и экологические проблемы лесного комплексаru
dc.subjectЛЕСНАЯ ТАКСАЦИЯru
dc.subjectФИТОМОНИТОРИНГru
dc.subjectИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИru
dc.titleПрименение искусственной нейронной сети для аппроксимации таксационных показателей сосновых древостоевru
dc.title.alternativeApplication of the artificial neural network for the approximation of the pine stand taxation indicesen
dc.typeArticleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dcterms.audienceOtheren
dcterms.audienceResearchersen
dcterms.audienceStudentsen
local.description.firstpage208-
local.description.lastpage210-
local.volumeXII-
Appears in Collections:Эффективный ответ на современные вызовы с учетом взаимодействия человека и природы, человека и технологий: социально-экономические и экологические проблемы лесного комплекса

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
lesn19-064.pdf508,19 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record   Google Scholar 


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.