Опыт автоматического распознавания аномалий на магнитных картах археологических памятников

Описан программный модуль автоматического распознавания аномалий на магнитных картах высокой детальности. Модуль является частью разрабатываемой автоматизированной системы интерпретации археолого-магнитометрических данных. Распознавание аномалий реализовано по методу ближайшего соседа на основании...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2014
Автори: Муравко, С.В., Демидов, В.К., Бондарь, К.М., Жуков, Н.Н.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України 2014
Назва видання:Геоінформатика
Теми:
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/97997
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Опыт автоматического распознавания аномалий на магнитных картах археологических памятников / С.В. Муравко, В.К. Демидов, К.М. Бондарь, Н.Н. Жуков // Геоінформатика. — 2014. — № 1. — С. 54-59. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-97997
record_format dspace
spelling irk-123456789-979972016-04-07T03:02:02Z Опыт автоматического распознавания аномалий на магнитных картах археологических памятников Муравко, С.В. Демидов, В.К. Бондарь, К.М. Жуков, Н.Н. Геолого-геофізичні та математичні методи і сучасні комп'ютерні технології дослідження літосфери Описан программный модуль автоматического распознавания аномалий на магнитных картах высокой детальности. Модуль является частью разрабатываемой автоматизированной системы интерпретации археолого-магнитометрических данных. Распознавание аномалий реализовано по методу ближайшего соседа на основании критериев, продиктованных практическим опытом качественной интерпретации. Программный модуль написан на языке программирования Python. Описано програмний модуль автоматичного розпізнавання аномалій на магнітних картах високої детальності. Модуль є частиною автоматизованої системи інтерпретації археологічно-магнітометричних даних. Розпізнавання аномалій реалізовано за методом найближчого сусіда на основі критеріїв, які спираються на практичний досвід якісної інтерпретації. Програмний модуль написаний на мові програмування Python. A software module for automatic detection of anomalies on high-resolution magnetic maps is described. The module is part of an automated system for interpreting archaeomagnetic data, which is being currently developed. Anomaly detection is implemented by the method of the nearest neighbor, based on a number of criteria obtained through practical experience of qualitative interpretation. The software module is written in Python. 2014 Article Опыт автоматического распознавания аномалий на магнитных картах археологических памятников / С.В. Муравко, В.К. Демидов, К.М. Бондарь, Н.Н. Жуков // Геоінформатика. — 2014. — № 1. — С. 54-59. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. 1684-2189 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/97997 550.384 ru Геоінформатика Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Геолого-геофізичні та математичні методи і сучасні комп'ютерні технології дослідження літосфери
Геолого-геофізичні та математичні методи і сучасні комп'ютерні технології дослідження літосфери
spellingShingle Геолого-геофізичні та математичні методи і сучасні комп'ютерні технології дослідження літосфери
Геолого-геофізичні та математичні методи і сучасні комп'ютерні технології дослідження літосфери
Муравко, С.В.
Демидов, В.К.
Бондарь, К.М.
Жуков, Н.Н.
Опыт автоматического распознавания аномалий на магнитных картах археологических памятников
Геоінформатика
description Описан программный модуль автоматического распознавания аномалий на магнитных картах высокой детальности. Модуль является частью разрабатываемой автоматизированной системы интерпретации археолого-магнитометрических данных. Распознавание аномалий реализовано по методу ближайшего соседа на основании критериев, продиктованных практическим опытом качественной интерпретации. Программный модуль написан на языке программирования Python.
format Article
author Муравко, С.В.
Демидов, В.К.
Бондарь, К.М.
Жуков, Н.Н.
author_facet Муравко, С.В.
Демидов, В.К.
Бондарь, К.М.
Жуков, Н.Н.
author_sort Муравко, С.В.
title Опыт автоматического распознавания аномалий на магнитных картах археологических памятников
title_short Опыт автоматического распознавания аномалий на магнитных картах археологических памятников
title_full Опыт автоматического распознавания аномалий на магнитных картах археологических памятников
title_fullStr Опыт автоматического распознавания аномалий на магнитных картах археологических памятников
title_full_unstemmed Опыт автоматического распознавания аномалий на магнитных картах археологических памятников
title_sort опыт автоматического распознавания аномалий на магнитных картах археологических памятников
publisher Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України
publishDate 2014
topic_facet Геолого-геофізичні та математичні методи і сучасні комп'ютерні технології дослідження літосфери
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/97997
citation_txt Опыт автоматического распознавания аномалий на магнитных картах археологических памятников / С.В. Муравко, В.К. Демидов, К.М. Бондарь, Н.Н. Жуков // Геоінформатика. — 2014. — № 1. — С. 54-59. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.
series Геоінформатика
work_keys_str_mv AT muravkosv opytavtomatičeskogoraspoznavaniâanomalijnamagnitnyhkartaharheologičeskihpamâtnikov
AT demidovvk opytavtomatičeskogoraspoznavaniâanomalijnamagnitnyhkartaharheologičeskihpamâtnikov
AT bondarʹkm opytavtomatičeskogoraspoznavaniâanomalijnamagnitnyhkartaharheologičeskihpamâtnikov
AT žukovnn opytavtomatičeskogoraspoznavaniâanomalijnamagnitnyhkartaharheologičeskihpamâtnikov
first_indexed 2023-10-18T19:58:49Z
last_indexed 2023-10-18T19:58:49Z
_version_ 1796148430847868928