Применение методов машинного обучения для идентификации промышленных источников теплового излучения по спутниковым данным
Семинар: Информационно-вычислительные технологии в задачах поддержки принятия решений
Начало заседания: 11:00
Дата выступления: 22 Апрель 2016
Организация: НГУ
Авторы: Владимир Шабанов
Задача идентификации промышленных источников теплового излучения была рассмотрена как задача кластеризации. Был выбран один из алгоритмов кластеризации (DBSCAN, далеко не самый популярный) для решения задачи. Была разработана методика предобработки данных и выдвинута идея оптимизации этого алгоритма для конкретной решаемой задачи. Алгоритм был реализован на C# и распараллелен. Было изучено распределение данных по времени и по пространству. Сформулирован набор эвристик, позволяющих улучшить качество решения.