ivdon3@bk.ru
Наблюдаемое в последние годы активное развитие методов машинного обучения и анализа данных может повлиять на многочисленные аспекты принятия управленческих решений в экологии. С появлением методов дистанционного зондирования и непрерывного мониторинга большие данные уже вносят свой вклад в таких областях как прогнозирование погоды, оценка устойчивости окружающей среды и управление стихийными бедствиями. Основной целью данного исследования является выяснение основных концепций применения методов машинного обучения в задачах поддержки принятия решений при управлении охраной природы, а также обсуждение методов повышения эффективности обработки и извлечения знаний из данных экологического мониторинга. В частности, в этом ключе анализируются возможности Cascade ARTMAP - самоорганизующейся нейросетевой системы производства и обнаружения правил.
Ключевые слова: экологический мониторинг, нейронная сеть, машинное обучение, теория адаптивного резонанса, ARTMAP, извлечение правил