Россия
В статье рассматривается нейросетевое моделирование основных качественных показателей лесных древостоев на примере сосны обыкновенной южно-якутских брусничниковых лесов.
нейронные сети, качественные характеристики, сосновый древостой
1. Швиденко, А.З. Система моделей роста и динамики продуктивности лесов России (таблицы и модели биопродуктивности) / А.З Швиденко, Д.Г. Щепащенко, С. Нильссон, Ю.И. Булуй // Лесное хозяйство. – 2004. - №2. – С. 40 – 44.
2. Лебедев, А.В. Таксационные показатели сосновых древостоев по данным долговременных наблюдений/ А.В. Лебедев, В.В. Кузьмичев// Сибирский лесной журнал. – 2023. - №2. – С. 3 – 16. DOI: https://doi.org/10.15372/SJFS20230201; EDN: https://elibrary.ru/MFYIFM
3. Дубенок, Н.Н. Динамическая модель изреживания культур сосны/ Н.Н. Дубенок, А.В. Лебедев, В.В. Кузьмичев// Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. – 2022. – Вып. №239. – С. 6 – 21. DOI: https://doi.org/10.21266/2079-4304.2022.239.6-21; EDN: https://elibrary.ru/FIKCRJ
4. Мерзленко, М.Д. Динамика роста сосны в старовозрастных древостоях сложного бора/ М.Д. Мерзленко [и др.]// Известия вузов. Лесной журнал. – 2018. - №4. – С. 31 – 39. DOI: https://doi.org/10.17238/issn0536-1036.2018.4.31; EDN: https://elibrary.ru/XUBIWD
5. Киреева, К.А. Разработка искусственной нейронной сети для классификации ЭКГ/ К.А. Киреева, Л.А. Коробова, Д.В. Арапов// Моделирование систем и процессов. – 2023. – Т.16, №3. – С. 42 - 54. – DOI:https://doi.org/10.12737/2219-0767-2023-16-3-42-54. EDN PERZZQ.
6. Арапов, Д.В. Автоматизированная мобильная система принятия решений для использования в специальной медицине / Д.В. Арапов, В.А. Курицын, С.А. Скоробогатов // Моделирование систем и процессов. – 2024. – Т. 17. № 3. – С. 7-16. DOI:https://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-5-13. EDN: https://elibrary.ru/CMPAPT
