Please use this identifier to cite or link to this item: http://openlibrary.ge/handle/123456789/8911
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributorთსუ, მიხეილ ნოდიას სახელობის გეოფიზიკის ინსტიტუტიka_GE
dc.contributor.authorქირია, თ.ka_GE
dc.contributor.authorნიკოლაიშვილი, მ.ka_GE
dc.contributor.authorლომაძე, ე.ka_GE
dc.contributor.authorბერიშვილი, გ.ka_GE
dc.contributor.authorმებაღიშვილი, ნ.ka_GE
dc.contributor.authorKiria, T.en
dc.contributor.authorNikolaishvili, M.en
dc.contributor.authorLomadze, E.en
dc.contributor.authorBerishvili, G.en
dc.contributor.authorMebaghishvili, N.en
dc.contributor.authorКириа, Т.ru
dc.contributor.authorНиколайшвили, М.ru
dc.contributor.authorЛомадзе, Э.ru
dc.contributor.authorБеришвили, Г.ru
dc.contributor.authorМебагишвили, Н.ru
dc.date.accessioned2021-01-21T08:24:32Z-
dc.date.available2021-01-21T08:24:32Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationმიხეილ ნოდიას სახელობის გეოფიზიკის ინსტიტუტი, შრომები, ISSN 1512-1135, ტ. LXXII; Mikheil Nodia Institute of Geophisics, Transactions, ISSN 1512-1135, vol. LXXII; Институт геофизики им. М. З. Нодиа, Труды, ISSN 1512-1135, т. LXXII; თბილისი, Tbilisi, Тбилиси, 2020, გვ. 7 - 12.ka_GE
dc.identifier.urihttp://openlibrary.ge/handle/123456789/8911-
dc.description.abstractნაშრომში წარმოდგენილია დუშეთის ობსერვატორიის მაგნიტური მიხრილობის საკმაოდ ხანგრძლივ (1935 – 1950 წ.წ., სულ 19332 ანათვალი) მონაცემთა ჯერ სტატისტიკური, ხოლო შემდეგ დღეისათვის ფართოდ გავრცელებული ე. წ. მანქანური სწავლების (ML) მეთოდის შესაძლებლობები. მოყვანილია ჰიპოთეზები ზოგიერთი გეომაგნეტური პარამეტრისთვის გარკვეული ფარული კანონზომიერებების და პერიოდულობის დასასაბუთებლად. დადგენილია მაღალი სტატისტიკური მდგრადობის მქონე ე. წ. „მეხსიერებები“. სწორედ ესაა ეტალონური ნიმუშები, რომელსაც ე. წ ადამის ღრმა სწავლების ქსელის გამოყენებით მიკუთვნების ფუნქციის ასაგებად ვიყენებთ.ka_GE
dc.description.abstractThe paper presents a rather long-term (1935 - 1950, total 19332 records) data of Dusheti Observatory on the statistics of magnetic inclination and considers the possibilities of so called machine learning (ML), a widespread method nowadays. It gives hypotheses to prove certain hidden regularities and periodicity of some geomagnetic parameters and determines so called “storages” of high statistical reliability, which are the etalon samples we use to build attribution function by use of so called Adam Deep Learning network.en
dc.description.abstractВ статье представлены довольно длительные (1935 - 1950 г.г., всего 19332 отсчетов) данные магнитного склонения обсерватории Душети, сначала статистические, а затем широко используемый, метод машинного обучения (ML). Приводятся гипотезы для обоснования определенных скрытых закономерностей и периодичности некоторых геомагнитных параметров. Установлена т. н. "устоичивость", с высокой статистической стабильностью. Это те стандартные образцы, которые мы используем с помощью сети глубокого обучения Адама, для построения функции принадлежности.ru
dc.language.isokaen
dc.subjectგეოფიზიკაka_GE
dc.subjectგეომაგნიზმიka_GE
dc.subjectმაგნიტური მიხრილობაka_GE
dc.subjectღრმა თვითსწავლებადი მოდელიka_GE
dc.titleმაგნიტური (დუშეთი 1935-1989 წ.წ.) მიხრილობის სტატისტიკა და ღრმა თვითსწავლებადი მოდელიka_GE
dc.titleMagnetic (Dusheti 1935-1989) Inclination Statistics and Deep Self-Taught Modelen
dc.titleСтатистика магнитного склонения (Душети, 1935-1989 г.г.) и модель глубокого самообученияru
dc.typeArticleen
dc.typeსტატიაka_GE
Appears in Collections:შრომათა კრებული. ტომი LXXII (2020) = Сборник трудов. Том LXXII =Transactions. Vol. LXXII

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
1_Tr_72_2020.pdfმაგნიტური (დუშეთი 1935-1989 წ.წ.) მიხრილობის სტატისტიკა და ღრმა თვითსწავლებადი მოდელი710.3 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.