Počet záznamov: 1
Využitie metód objavovania znalostí z databáz v hospodárskej úprave lesov
Názov Využitie metód objavovania znalostí z databáz v hospodárskej úprave lesov Aut.údaje Matúš Kajba; školiteľ Ján Tuček Autor Kajba Matúš (305) Ďalší autori Tuček Ján (Školiteľ (konzultant)) TUZLFHUL - Katedra plánovania lesných zdrojov a informatiky Vyd.údaje Zvolen, 2014 Poznámky LF-11109-12814. - Doktorandská dizertačná práca, LF KHÚLG TU Zvolen. - Elektronický zdroj. Jazyk dok. slovenčina Krajina Slovenská republika Systematika (043.3) 630*32/33 004.6 510.5 630*61/*63 004.62 Heslá náhodné ťažby - salvage cutting * databázy - databases * algoritmy - algorithms * hospodárska úprava lesov - forest management * predikcia - prediction * spracovanie dát - data processing Anotácia Práca sa zaoberá využitím metód objavovania znalostí z databáz v hospodárskej úprave lesov. Hlavným cieľom bolo vytvoriť klasifikačné modely pre stanovenie decenálneho rizika náhodnej ťažby pre päť hlavných hospodárskych drevín -- Buk lesný, Borovica lesná, Dub (Dub letný, Dub zimný), Jedľa biela, Smrek obyčajný. Využité boli údaje z programov starostlivosti o les a lesnej hospodárskej evidencie pre lesné celky s rokom začiatku platnosti 1998 -- 2002, čo prestavuje päť kompletných decénií lesnej hospodárskej evidencie. Vybrané lesné porasty predstavujú 45% zásoby a 48% porastovej plochy zo súčasnej výmery a zásoby lesov SR. Predmetom klasifikácie boli dve hodnoty triedy decenálneho rizika náhodnej ťažby: 0 -- bez decenálneho rizika náhodnej ťažby a 1 -- s decenálnym rizikom náhodnej ťažby. Za týmto účelom bolo vybraných päť algoritmov dolovania v dátach: J48, JRip, kNN, Naive Bayes a Random Forest. Modely boli validované prostredníctvom 10-násobnej stratifikovanej krížovej validácie. Ako hlavné kritérium pre stanovenie úspešnosti klasifikácie a porovnanie modelov bola braná ROC krivka, AUC, senzitivita a špecificita. Najlepšie výsledky pri všetkých drevinách boli dosiahnuté použitím algoritmu Random Forest. Z hľadiska drevín, najlepšie výsledky boli dosiahnuté pre smrek a najhoršie pre borovicu. V rámci vyhodnotenia modelov boli opísané aj rozdielne interpretačné možnosti použitých algoritmov a načrtnuté výhody a ďalšie využitie znalostí extrahovaných pomocou rozhodovacích stromov a klasifikačných pravidiel. V práci je opísaný návrh integrácie procesu učenia algoritmov a odhadu chyby, ako kontinuálneho procesu, do existujúcej infraštruktúry informačného systému lesného hospodárstva. Výsledkom navrhnutého procesu je klasifikácia nových záznamov vybraných drevín do piatich stupňov decenálneho rizika náhodnej ťažby, ktoré sú vymedzené na základe spoľahlivosti s akou klasifikačný algoritmus označil daný záznam ako ohrozený. URL http://opac.crzp.sk/openURL?crzpID=16794&crzpSigla=tuzvolen Báza dát xkni - KNIHY Druh dok. DPG - práce dizertačné doktorandské (PhD., Dr.) 
počítačový súbor
Počet záznamov: 1