Modeling, Reproduction, and Mapping of Geological Fields with and Without Measurement Noise. Part 2. Variational Modeling, Interpolation, and Smart Computation Methods


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Various methods for interpolation, smoothing, and neural network learning are examined. It is found that none of these methods is universal and absolutely reliable. Hybridization of these methods is recommended. Results are shown from a fuzzy neural network simulation with random location of the learning points and an unknown form of the sample distribution.

Об авторах

A. Pashayev

National Academy of Aviation of Azerbaijan

Автор, ответственный за переписку.
Email: sadixov@mail.ru
Азербайджан, Baku

R. Sadykhov

National Academy of Aviation of Azerbaijan

Email: sadixov@mail.ru
Азербайджан, Baku

S. Habibullayev

National Academy of Aviation of Azerbaijan

Email: sadixov@mail.ru
Азербайджан, Baku

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer Science+Business Media New York, 2017

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).