ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ

МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУДЫ ҚОЛДАНА ОТЫРЫП, ПАЙДАЛЫ ҚАЗБАЛАРДЫҢ ПЕРСПЕКТИВАЛЫЛЫҒЫН БОЛЖАУ ҮШІН ГЕОКЕҢІСТІКТІК ЖӘНЕ ГЕОФИЗИКАЛЫҚ ДЕРЕКТЕРДІ АЛДЫН АЛА ӨҢДЕУ ЖӘНЕ БІРІКТІРУДІҢ ӘДІСТЕМЕЛІК НЕГІЗІ

Авторлар

  • M. Nurtas PhD, Department of Artificial Intelligence and Mathematical Modelling, Almaty, Kazakhstan
  • G. Kapyshev Master of Technical Sciences, Department of Artificial Intelligence and Mathematical Modelling, International Information Technology University, Almaty, Kazakhstan

Кілт сөздер:

геофизикалық деректер; машиналық оқыту, деректерді алдын ала өңдеу, белгілерді шығарып алу, пайдалы қазбалардың перспективалылығын карталау, магниттік және гравитациялық аномалиялар

Аңдатпа

Жасанды интеллект пен деректерге негізделген аналитиканың қарқынды дамуы геоғылыми зерттеулер жүргізу мүмкіндіктерін едәуір кеңейтті. Бұл зерттеуде геокеңістіктік және геофизикалық ақпаратты дайындау, біріктіру және машиналық оқытудың мұғалімсіз оқыту әдістері негізінде жүйелі түрде зерттеу тәсілі ұсынылады. Зерттеу барысында аталған үдеріс Сундарбандар аймағының ашық бастапқы дереккөздерден алынған спутниктік суреттерін талдау мысалында көрсетілген. Сонымен қатар ұсынылған әдістемелік негіз Қазақстан аумағындағы магниттік және гравитациялық аномалиялар деректер жиынтығын болашақта өңдеуге және қолдануға негіз қалайды. Ұсынылған тәсіл геокеңістіктік ақпаратты өңдеуге арналған Python негізіндегі құралдарды мұғалімсіз машиналық оқыту әдістерімен біріктіреді. Бастапқы сынақ нәтижелері деректерді мұқият алдын ала өңдеу және белгілерді анықтау кеңістіктік заңдылықтар мен ауытқулардың айқындылығын едәуір арттыратынын көрсетті. Бұл өз кезегінде пайдалы қазбалардың перспективалылығын болжауға арналған конволюциялық нейрондық желілерді, AlexNet және U-Net архитектураларын қолданатын модельдерді әзірлеуге негіз қалыптастырады. Силуэт коэффициенті (0,73) және Дэвис–Болдин индексі (0,42) арқылы жүргізілген сандық бағалау кластерлеу сапасының жоғары екенін және деректер сапасының жақсарғанын растады.

##plugins.generic.usageStats.downloads##

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Жарияланды

2026-09-15

Дәйексөзді қалай келтіруге болады

M. Nurtas, & G. Kapyshev. (2026). МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУДЫ ҚОЛДАНА ОТЫРЫП, ПАЙДАЛЫ ҚАЗБАЛАРДЫҢ ПЕРСПЕКТИВАЛЫЛЫҒЫН БОЛЖАУ ҮШІН ГЕОКЕҢІСТІКТІК ЖӘНЕ ГЕОФИЗИКАЛЫҚ ДЕРЕКТЕРДІ АЛДЫН АЛА ӨҢДЕУ ЖӘНЕ БІРІКТІРУДІҢ ӘДІСТЕМЕЛІК НЕГІЗІ. ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ, 7(3). Retrieved from https://journal.iitu.edu.kz/index.php/ijict/article/view/844

Журналдың саны

Нөмір 7 № 3 (2026): МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Бөлім

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Лицензия

Авторлық құқық (c) 2026 ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ

Creative Commons лицензиясы

Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Дүние жүзінде.

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en

##plugins.generic.recommendBySimilarity.heading##

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

##plugins.generic.recommendBySimilarity.advancedSearchIntro##