Εμφανίζονται 1 - 20 Αποτελέσματα από 29 για την αναζήτηση '"геодинамическое районирование"', χρόνος αναζήτησης: 0,64δλ Περιορισμός αποτελεσμάτων
  1. 1
  2. 2
  3. 3
    Academic Journal

    Συνεισφορές: The work was supported by the program of the Presidium of the Russian Academy of Sciences No. 19 "Fundamental problems geological and geophysical studies of lithospheric processes", Работа подготовлена при поддержке программы президиума РАН №19 «Фундаментальные проблемы геолого-геофизического изучения литосферных процессов»

    Πηγή: Mining Science and Technology (Russia); No 3 (2018); 14-25 ; Горные науки и технологии; No 3 (2018); 14-25 ; 2500-0632

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

    Relation: https://mst.misis.ru/jour/article/view/118/105; Dennis A., Haley B., Wixon R. Systems analysis and design. Wiley inc., 2012.  546 p.; Панкрушин В.К. Математическое моделирование и идентификация геодинамических систем. Новосибирск: СГГА, 2002.  424 с.; Tatarinov V.N., Kaftan, V.I., Seelev, I.N. Study of the Present-Day Geodynamics of the Nizhnekansk Massif for Safe Disposal of Radioactive Wastes. Atomic Energy. Springer. 2017. Volume 121, Issue 3, pp 203–207. DOI:10.1007/s10512-017-0184-5.; Zubovich, A. V., et al., GPS velocity field for the Tien Shan and surrounding regions // Tectonics. 2010. Vol. 29. TC6014. DOI:10.1029/2010TC002772.; Барский А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. М.: Финансы и статистика, 2004.  176 с.; Haykin S. Neural networks and learning machines. Pearson LTD, 1999.  938 p.; Esmaeilzadeh Sh., Afshari A., Motafakkerfard R. Integrating Artificial Neural Networks Technique and Geostatistical Approaches for 3D Geological Reservoir Porosity Modeling with an Example from One of Iran's Oil Fields. Petroleum Science and Technology Vol. 31. Iss. 11. 2013. doi.org/10.1080/ 10916466.2010.540617.; Vincenzo Barrile Giuseppe, Meduri Giuliana M., Bilotta Ugo, Monardi Trungadi. GPS- GIS and Neural Networks for Monitoring Control, Cataloging the Prediction and Prevention in Tectonically Active Areas. Procedia - Social and Behavioral Sciences. Vol. 223. 2016. Pp. 909- 914. doi.org/10.1016/j.sbspro.2016.05.314.; Татаринов В.Н., Татаринова Т.А. Учет масштабного эффекта при наблюдениях за деформациями земной поверхности спутниковыми навигационными системами // Маркшейдерский вестник.  2012.  № 5.  С. 15-19.; Маневич А.И., Татаринов В.Н. Применение искусственных нейронных сетей для прогноза современных движений земной коры // Исследования по геоинформатике: труды Геофизического центра РАН. 2017. Vol. 5. № 2. С. 37–48, DOI:10.2205/2017BS045.; Chakraborty A., Goswami, D. Prediction of slope stability using multiple linear regression (MLR) and artificial neural network (ANN) // Arabian Journal of Geosciences. 2017. Vol. 10. Iss. 385. DOI:10.1007/s12517-017-3167-x.; Miljanović M., Ninkov T., Sušić Z., Tucikesic S. Forecasting geodetic measurements using finite impulse response artificial neural networks // Indian journal of geo-marine sciences. 2017. Vol. 46. Iss. 9. Pp. 1743-1750.; Reiterer A., et al. A 3D optical deformation measurement system supported by knowledgebased and learning techniques // Journal of Applied Geodesy. 2009. Vol. 3. No. 1. Pp. 1-13.; Cheskidov V. Data flows management of mining natural/man-made systems integrated state monitoring // Исследования по геоинформатике: труды Геофизического центра РАН. 2017. Т. 5. № 1. С. 61-62.; https://mst.misis.ru/jour/article/view/118

  4. 4
  5. 5
  6. 6
  7. 7
  8. 8
  9. 9
  10. 10
  11. 11
  12. 12
  13. 13
  14. 14
  15. 15
  16. 16
  17. 17
  18. 18
  19. 19
  20. 20