| Form of studies |
Master |
| Title of the study programm |
Computer Systems |
| Title in original language |
Urbumu ģeofizikālo datu interpretācija ar neironu tīkliem |
| Title in English |
Interpretation of Drill Hole Geophysical Data with Neural Networks |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Jānis Grundspeņķis |
| Reviewer |
Egons Lavendelis |
| Abstract |
Urāna iegulās esošo iežu skenēšanas datu analīze ir svarīgs posms dažādās urāna iežu izpētes un ieguves stadijās. Šajā darbā ir veikta mašīnapmācības algoritmu klases izvēle ģeofizikālu datu interpretācijas uzdevumam. Maģistra darbā ir piedāvāta ieejas datu sagatavošanas metode, kas dod atbilstošus rezultātus. Darbā ir veikta eksperimentu sērija, izmantojot četrus metriskus māšinapmācības algoritmus un mākslīgos neironu tīklus ģeofizikāliem datiem no divām urāna ieguves vietām Kazahstānā. Tika analizētas dažādas metodes datu normalizēšanai, nogludināšanai, nobīdes likvidēšanai un piemēru kopas sagatavošanai. Pieeja parādīja neironu tīklu priekšrocības akmeņu atpazīšanas uzdevumam urāna nogulās Kazahstānā. Darbā tika formulēti akmeņu atpazīšanas automatizācijai veicamie tālākie uzdevumi. Maģistra darbs ir uzrakstīts uz 71 lapām un satur 25 attēlus, 19 tabulas, 55 avotu literatūras sarakstu un 5 pielikumus |
| Keywords |
MAŠĪNAPMĀCĪBA, NEIRONU TĪKLI, DATIZRACE |
| Keywords in English |
MACHINE LEARNING, NEURAL NETWORKS, DATA MINING |
| Language |
eng |
| Year |
2016 |
| Date and time of uploading |
30.05.2016 08:59:11 |
