Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/32363
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Железняков Иван Эдуардович | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Zeleznakov Ivan Eduardovic | en_GB |
dc.contributor.author | Пиккио Полина Феличе | ru_RU |
dc.contributor.author | Pikkio Polina Felice | en_GB |
dc.contributor.editor | Графеева Наталья Генриховна | ru_RU |
dc.contributor.editor | Grafeeva Natala Genrihovna | en_GB |
dc.date.accessioned | 2021-08-07T09:11:26Z | - |
dc.date.available | 2021-08-07T09:11:26Z | - |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.other | 062100 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/32363 | - |
dc.description.abstract | Данная дипломная работа согласована и разработана совместно с геологическим факультетом Санкт-Петербургского государственного университета. В ходе работы было создано пользовательское приложение, которое с помощью алгоритма knn определяет принадлежность образца гранита той или иной кластерной группе на основе химических данных по соответствующему образцу. С помощью приложения была определена принадлежность гранитов тому или иному горному массиву, породообразующие элементы группы образцов. На основе этого сделаны выводы о промышленной полезности исследуемых образцов. | ru_RU |
dc.description.abstract | This thesis was coordinated and developed jointly with the Geological Faculty of St. Petersburg State University. In the course of the work, a custom application was created, which, using the knn algorithm, determines the belonging of a granite sample to a particular cluster group based on chemical data for the corresponding sample. With the help of the application, the belonging of granites to a particular mountain massif, rock-forming elements of a group of samples, was determined. On the basis of this, conclusions were drawn about the industrial usefulness of the samples under study. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | Машинное обучение | ru_RU |
dc.subject | кластеризация | ru_RU |
dc.subject | породообразующие минералы | ru_RU |
dc.subject | граниты | ru_RU |
dc.subject | геологи | ru_RU |
dc.subject | Machine learning | en_GB |
dc.subject | clustering | en_GB |
dc.subject | rock-forming minerals | en_GB |
dc.subject | granites | en_GB |
dc.subject | geologists | en_GB |
dc.title | Application of machine learning methods for classification and analysis of geological artifacts | en_GB |
dc.title.alternative | Применение методов машинного обучения для классификации и анализа геологических артефактов | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | BACHELOR STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Diplom.pdf | Article | 1,65 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Otzyv_Polina_Pikkio_.pdf | ReviewSV | 72,24 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.