Написать рефераты, курсовые и дипломы самостоятельно.  Антиплагиат.
Студенточка.ru: на главную страницу. Написать самостоятельно рефераты, курсовые, дипломы  в кратчайшие сроки
Рефераты, курсовые, дипломные работы студентов: научиться писать  самостоятельно.
Контакты Образцы работ Бесплатные материалы
Консультации Специальности Банк рефератов
Карта сайта Статьи Подбор литературы
Научим писать рефераты, курсовые и дипломы.


подбор литературы периодические источники литература по предмету

Applied Machine Learning for Solar Data Processing



Год выпуска: 2011
Автор: Mohammad H. Alomari,Rami S. Qahwaji and Stanley S. Ipson
Издательство: LAP Lambert Academic Publishing
Страниц: 152
ISBN: 9783845477763
Описание
It is becoming increasingly important to understand the possible cause and effect relationships between these solar events and features to produce timely and reliable computer-based forecasting of extreme solar events. These forecasts are very important for protecting our technological infra-structures and human life on earth and in space. The need to develop automated tools to process solar data is also increasing because existing space missions are sending huge amounts of data and scientists back on Earth are struggling to keep pace. In this book, we present our research work introducing novel, fully computerised, machine learning-based decision rules and models that can be used within a system design for automated space weather forecasting. The system design in this book consists of three stages: (1) designing computer tools to find the associations among solar events and features (2) applying machine learning algorithms to the associations’ datasets and (3) studying the...


Похожие книги

  1. Laszlo Gyorfi. Machine Learning for Financial Engineering (Advances in Computer Science and Engineering: Texts). – М.: , 2012. – 250 с.
  2. Data Analysis, Machine Learning and Applications: Proceedings of the 31st Annual Conference of the Gesellschaft fA?r Klassifikation e.V., Albert-Ludwigs-UniversitA¤t ... Data Analysis, and Knowledge Organization). – М.: , 2008. – 720 с.
  3. S.Y. Kung, M.W. Mak, S.H. Lin. Biometric Authentication: A Machine Learning Approach (Prentice Hall Information and System Sciences Series). – М.: , 2010. – 496 с.
  4. Carl Edward Rasmussen. Gaussian Processes for Machine Learning. – М.: , 2006. – 272 с.
  5. Ian H. Witten, Eibe Frank. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second Edition (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems). – М.: , 2005. – 560 с.
  6. Asmatullah Chaudhry. Image Processing using Punctual Kriging and Machine Learning. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2009. – 116 с.
  7. Mohammad H. Alomari,Rami S. Qahwaji and Stanley S. Ipson. Applied Machine Learning for Solar Data Processing. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 152 с.
  8. Vadim Rukavitsyn. Ecosystem Condition Modeling Using Machine Learning Tools. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2015. – 132 с.
  9. Guy Lebanon. Riemannian Geometry and Statistical Machine Learning. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2015. – 140 с.
  10. Aneta Trajanov. Machine learning in agroecology. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 140 с.
  11. Sharad Shandilya. Machine Learning and Non-Linear Dynamics to the Rescue. – М.: Scholars' Press, 2013. – 88 с.
  12. Siva S. Sivatha Sindhu,S. Geetha and S. Selvakumar. Network Intrusion Detection System using Machine Learning Techniques. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 80 с.
  13. Soumyajit Dey and Anupam Basu. Embedded Architectures for Speech and Machine Learning. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2010. – 128 с.
  14. Fan Liu. A New Modeling for Knowledge Transfer in Machine Learning. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 88 с.
  15. Mehmet ACI. DEVELOPMENT OF TWO HYBRID CLASSIFICATION METHODS FOR MACHINE LEARNING. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 48 с.
  16. Rajnish Kumar,Anju Sharma and Pritish Kumar Varadwaj. Machine Learning and Biological Data. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 64 с.
  17. Saul Kornik. Machine Learning for Corporate Failure Prediction. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 364 с.

Образцы работ

Тема и предметТип и объем работы
Порядок разработки, проектирования системы стратегического менеджмента
Менеджмент
Диплом
100 стр.
Слияния и поглощения Мировая и Российская практика
Мировая экономика
Диплом
99 стр.
Привлекательности труда в организации
Психология
Курсовая работа
35 стр.
Математические модели океанических течений
Переводоведение (теория перевода)
Курсовая работа
42 стр.



Задайте свой вопрос по вашей теме

Гладышева Марина Михайловна

marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Контакты
marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Поделиться
Мы в социальных сетях
Реклама



Отзывы
Виталий
Лилия, большое спасибо за сопровождаемый диплом! Его оценили на отлично!