Методы машинного обучения для решения задач по определению очагов возгорания

Копытов А. П.; Кузин Д. А.

База данных: Каталог библиотеки СФУ (К 659)

Библиографическое описание: Копытов, А. П. Методы машинного обучения для решения задач по определению очагов возгорания / А. П. Копытов, Д. А. Кузин. - Текст : непосредственный // Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. - 2026. - Т. 19, № 1. - С. 126-138. - Библиогр.: с. 137-138. - ISSN 1999-494X.

Аннотация: В данной статье представлен анализ алгоритмов машинного обучения "Случайный лес", "Логистическая регрессия" и "Сверточная нейронная сеть". Проведен обзор научной и научно- технической литературы по теме исследования, проанализированы ключевые преимущества и ограничения рассмотренных алгоритмов. Особое внимание уделено применению алгоритмов в задачах классификации изображений, сбору данных и подготовке спутниковых снимков к обучению. Статья содержит практическую реализацию и сравнительный анализ эффективности алгоритмов в различных условиях. Цель статьи – предоставить понимание математических основ алгоритмов и практических аспектов применения алгоритмов машинного обучения в определении пожаров на спутниковых изображениях..

Год издания: 2026

Авторы: Копытов А. П. , Кузин Д. А.

Источник: Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии

Выпуск: Т. 19, № 1

Номера страниц: 126-138

Количество экземпляров:

Всего свободно 3 из 3 экземпляров.

ОНБР: свободно 1 из 1 экземпляров
ЭЧЗ.3: свободно 1 из 1 экземпляров
ИБО.7: свободно 1 из 1 экземпляров

Показать дополнительные сведения

Анализ современных методов распознавания малоразмерных воздушных объектов на основе машинного…

Гарин Е. Н. и др.
2026 год

Пеленгации точечных источников шумовых излучений

Штро П. В. и др.
2024 год

Диагностика и управление электроприводом газовой задвижки на основе методов машинного обучения

Головенко Е. А. и др.
2025 год

Метод определения взаимных координат БПЛА в группе на основе радиодальномерных измерений с…

Дмитриев Д. Д.Сибирский федеральный университет и др.
2026 год

Введение в методы машинного обучения с подкреплением

Медведев Михаил Юрьевич
2025 год