Ograniczenia możliwości stosowania kryteriów zastępczych w procedurze prognozowania skutków przekształceń terenów górniczych przy pomocy klasyfikatorów neuronowych

• Autorzy: Gruszczyński S.

Warianty tytułu

EN

Lessening the possibilities of application the supplementary information in prognosis the effects of transformations the mining terrain's using neurone classifiers

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono wyniki badań dotyczących potencjalnych zagrożeń związanych ze stosowaniem niektórych kryteriów w prognozowaniu skutków przekształceń z hydrologiczno-glebowych w granicach terenów górniczych przy użyciu klasyfikatorów neuronowych. Różna konfiguracja kryteriów klasyfikacyjnych oraz oczekiwane zaburzenia tych kryteriów w przyszłości narzucają mniejsze lub większe ograniczenia w dziedzinie wprowadzania informacji zastępczych, na przykład: wyłącznie informacji o rzędnych terenów w miejsce kompletnej informacji o rzędnej terenu i rzędnej zwierciadła wody gruntowej. Sformułowano warunki, w których takie rozwiązanie nie zagraża znaczącymi błędami prognozy.

EN

The publication presents the results of studies on potential threats connected with application of some criterion's in prognosis of effects of hydrological transformations within the surroundings of the mining terrain's, using neurone classifier. All different classifying criterion's and also expected disturbances of these criterion's in future, impose smaller or larger lessening within introduction of supplementary information, for instance: only the information about terrain's ordinates, in the place of complete information about the ordinate of the terrain and the ordinate of groundwater table. Conditions in which such solution does not result in considerable prognosis errors, have been formulated.

Słowa kluczowe

PL

tereny górnicze; przekształcenia terenów górniczych; klasyfikatory neuronowe; zagrożenia; sztuczne sieci neuronowe; SSN

EN

mining terrains; transformation mining terrain's; neurone classifiers; threats; artificial neural networks; ANN

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Inżynieria Środowiska / Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie
• Rocznik: 1999
• Tom: T. 4, z. 1
• Strony: 23--36
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., rys.

Twórcy

autor

Gruszczyński S.

• Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska,