eaDonNTU, Donetsk >
Научные труды ДонНТУ >
Сборник научных трудов "Системный анализ и информационные технологии в науках о природе и обществе" >
№1(6)-2(7)'2014 >
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://ea.donntu.ru/handle/123456789/30722
|
Название: | Модели данных для отдельных проблемно-ориентированных баз данных |
Другие названия: | Data models for certain problem-oriented databases |
Авторы: | Аверин, Г.В. Averin, G.V., Звягинцева, А.В. Zviagintseva, A.V. |
Ключевые слова: | сложные системы анализ данных моделирование феноменологические модели математическое и программное обеспечение complex systems data analysis modeling phenomenological models mathematical and software support |
Дата публикации: | 2014 |
Издатель: | ДонНТУ |
Библиографическое описание: | Аверин Г.В., Звягинцева А.В. Модели данных для отдельных проблемно-ориентированных баз данных.//Системный анализ и информационные технологии в науках о природе и обществе.- Донецк, ДонНТУ, 2014. с. 121-129. |
Аннотация: | The paper
studies phenomenological analysis methods and tools applicable to empirical or statistical information that in
the form of time series reflects the change and development processes of different nature systems. The main
research hypothesis is related to the possibility of using tabular-temporal data to create the set of models in the
form of phenomenological descriptions of processes and events. The models differ from others by representing
quantitative information with multidimensional field as well as existence of scalar fields of empirical measures
for complex assessment of the system states. This hypothesis may be accepted or rejected based on the
processing of available data. The most adequate models may be selected among the set of models using
supervised modeling algorithms. The paper gives the proposals for creating phenomenological analysis
software. The creation of data models may help to increase the effectiveness of the work conducted by
researchers, analysts and experts during the exploration of natural processes and events, analyses of global and
regional development processes, solving tasks of environmental protection, biodiversity and industrial safety. |
URI: | http://ea.donntu.org/handle/123456789/30722 |
Располагается в коллекциях: | №1(6)-2(7)'2014
|
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.
|