Классификация загрязнения участков почвы тяжелыми металлами по результатам компьютерного эксперимента

• Veröffentlicht in: Управляющие системы и машины
• Datum: 2019
• Hauptverfasser: Суровцев, И.В., Бабак, О.В.
• Format: Artikel
• Sprache: Russisch
• Veröffentlicht: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2019
• Schlagworte: Применения (опыт разработки и внедрения информационных технологий)
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/161579
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Классификация загрязнения участков почвы тяжелыми металлами по результатам компьютерного эксперимента / И.В. Суровцев, О.В. Бабак // Управляющие системы и машины. — 2019. — № 1. — С. 88-94. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.

Разработан оригинальный алгоритм классификации участков загрязненной обширной области почвы. Рассматривая эти участки как класс, алгоритм позволяет по степени загрязнения разделить их на два подкласса. Эффективность алгоритма подтверждается результатами компьютерного эксперимента. Мета статті – використовуючи комп’ютерний експеримент, розробити принцип класифікації результатів вимірювання концентрації ВМ на ділянках розбивки досліджуваної області забруднення ґрунту, а також підхід до формальної оцінці цих результатів. Методи. Розроблено алгоритм вирішення задачі класифікації на основі подання вибірки даних в якості одного класу, поділеного на два підкласи. Результати. Ефективність підходу і алгоритм вирішення задачі класифікації забруднення ділянок ґрунту ВМ підтверджується комп’ютерним експериментом. Purpose. The purpose of this article is to develop a principle for classifying the results of measuring the concentration of heavy metals on the sections of the fragmentation of the studied soil pollution area, as well as an approach to the formal assessment of these results, using a computer experiment. Methods. An algorithm for solving the classification problem on the basis of presenting a sample of data as one class divided into two subclasses is developed. Results. The effectiveness of the approach and the algorithm for solving the problem of classification of soil pollution with heavy metals is confirmed by a computer experiment.