Изучаются методы метрической классификации с применением OLAP-технологий.
метрические методы классификации, гипотеза компактности, OLAP-технологии, OLAP-кубы
Важной задачей при моделировании систем лесопромышленного комплекса является классификации некоторых объектов, обладающих набором определенных признаков. В некоторых случаях замена специалиста автоматизированной экспертной системой позволяет экономить значительные средства и человеко-часы. Ярким примером подобной задачи является определение возраста дерева по характеру коры, приросту толщины, высоте, без повреждения дерева и использования срезов. Эту и другие задачи можно решать при помощи методов машинного обучения, позволяющих с высокой долей вероятности классифицировать по определенному признаку дерево[1].
1. Шиманюк, А.П. Дендрология, 2-е издание - «Лесная промышленность», 1974 г., 264 с.
2. Hasie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference and Prediction, 2-nd edition - Springer, 2009 - 764p.
3. Ulezla, D.S. Some problems of processing Big Data / D.S. Ulezla, A.M. Kadan // Информационные компьютерные технологии: проектирование, разработка, применение : сб. науч. ст. / ГрГУ им. Я. Купалы ; редкол.: А. М. Кадан (гл. ред.) [и др.]. - Гродно : ГрГУ, 2013. - С.86-89.
4. Кадан, А.М. Информационно-технологические решения на основе Бизнес Интеллекта в сфере управления университетом / А.М. Кадан, Е.Н. Ливак. Вестник ГрГУ, Серия 2, Математика. Физика. Информатика, вычислительная техника и управление. Биология.- Гродно: ГрГУ, 2010. - №2(96). - С. 123-131.
