Алгоритм форель: Алгоритм FOREL

★ Алгоритмы семейства FOREL — кластерный анализ .. Информац

Пользователи также искали:

алгоритм forel — 2, алгоритм forel c#, алгоритм forel реализация, алгоритмы семейства krab, алгоритмы таксономии класса forel, forel algorithm python, forel clustering, кластеризация форель, FOREL, forel, Алгоритмы, алгоритмы, алгоритм, семейства, алгоритм forel c, алгоритмы семейства krab, кластеризация форель, forel clustering, реализация, algorithm, python, krab, кластеризация, форель, таксономии, класса, clustering, forel algorithm python, Алгоритмы семейства FOREL, алгоритм forel -, алгоритм forel реализация, алгоритмы таксономии класса forel, алгоритм forel — 2, алгоритмы семейства forel, кластерный анализ.

алгоритмы семейства forel,

…

Метод кластеризации ФОРЭЛ.

Евгений Борисов среда, 29 января 2014 г.

Кластеризация или естественная классификация это процесс объединение в группы объектов, обладающих схожими признаками. В отличие от обычной классификации, где количество групп объектов фиксировано и заранее определено набором идеалов, здесь группы заранее не определены и формируются в процессе работы системы исходя из определённой меры близости объектов.

Кластеризация применяется для решения многих прикладных задач: от сегментации изображений до экономического прогнозирования и борьбы с электронным мошенничеством.

Существует несколько основных методов разбиения множества объектов на группы. В этой статье рассматривается метод кластеризации данных, который называется ФОРЭЛ – ”ФОРмальные ЭЛементы”.

1 Введение

Рассмотрим набор точек X в n-мерном пространстве признаков с заданной на нём метрикой.

Метод ФОРЭЛ разбивает множество точек X на кластеры радиуса R, где R это параметр. Результатом работы этого метода есть набор C точек-центроидов, вокруг которых формируются кластеры по принципу ближайшего центра.

2 Описание метода

Алгоритм ФОРЭЛ выглядит следующим образом.

1. U := X — инициализировать множество некластеризованных точек
2. взять случайную точку x₀∈ U
3. образовать кластер K с центром в x₀ и радиусом R
4. переместить центр x ₀ в центр масс кластера K
5. если x₀≠x’₀
   то x₀:= x’₀, переход на п.3
6. пометить все точки K как обработанные: U := U ∖ K
7. добавить точку-центроид x₀ в список результатов C := C ∪{x₀}
8. если есть ещё не обработанные точки: |U| > 0
   то переход на п. 2
9. конец

Если был задан достаточно малый размер кластера R, то в результате применения ФОРЭЛ к множеству точек X у нас появляется список центроидов C. Для улучшения результата к множеству C можно применить метод кластеризации КНП [1]. Таким образом, объединив слишком мелкие кластеры C(X), мы получаем двухуровневую кластеризацию.

 
 

Определим функцию оценки Q качества работы кластеризатора.

Q= c ^. d_i / d_o где

c – количество кластеров;
d_i – среднее внутрикластерное расстояние;
d_o – среднее межкластерное расстояние;

 
   

3 Реализация

На рисунках ниже проиллюстрирована результаты работы ФОРЭЛ+КНП-кластеризатора. Вначале с помощью ФОРЭЛ находим точки-центроиды кластеров первого уровня, затем применяем ним КНП [1], который строит граф на этих точках, объединяя мелкие кластеры первого уровня в более крупные кластеры второго уровня.

Количество кластеров:

первого уровня — 26 , ( Q_low = 0.04 )
второго уровня — 5 , ( Q_high = 0.25 )

 

Рис.1: набор данных для обработки	Рис.2: результат кластеризации
Рис.3: полный граф	Рис.4: граф с удалёнными рёбрами

 
  Реализация в системе Octave [  здесь  ].  
 

Список литературы

[1]    Евгений Борисов Метод кластеризации КНП. — http://www.mechanoid.kiev.ua/ml-knp.html

[2]    Воронцов К.В. Методы кластеризации – http://shad.yandex.ru/lectures/machine_learning.xml

[3]    GNU Octave – http://www.gnu.org/software/octave/

При использовании материалов этого сайта, пожалуйста вставляйте в свой текст ссылку на мою статью.

Алгоритм FOREL Что такое таксон Как измерять

Алгоритм FOREL

Что такое таксон? Как измерять близость между объектами? Обычное евклидово расстояние, Взвешенное евклидово расстояние, Хеммингово расстояние, Мера близости, задаваемая с помощью потенциальной функции. Функция конкурентного сходства

Оптимизируемые критерии в таксономии Алгоритмы класса FOREL F( )= (xi, xji), Алгоритмы класса k-Means F( )= 2(xi, xji), Алгоритмы класса KRAB F=ln(dh)* / Алгоритмы, основанные на логических решающих функциях F( )= =

Классификация методов таксономии По типу разделения Иерархические Иерархическая таксономия Разделительные k-Means Forel Логические алгоритмы таксономии По базовой гипотезе Вероятностные ищутся параметры смеси распределений EM-алгоритм Геометрические ищутся связные группы объектов KRAB По суперцели

Алгоритмы Форель и Форель 2 Алгоритм Форель является примером эвристического дивизимного алгоритма классификации. В основе работы алгоритма Форель лежит использование гипотезы компактности: близким в содержательном смысле объектам в геометрическом пространстве признаков соответствуют обособленные множества точек, так называемые «сгустки» . Если расстояние между центром -го таксона и точкой этого таксона обозначить , то сумма расстояний между центром и всеми точками этого таксона будет равна: где: – расстояние между центром n -го таксона и всеми точками этого таксона; – расстояние между центром n -го таксона и точкой этого таксона. Сумма таких внутренних расстояний для всех таксонов равна:

Forel

Пример работы алгоритма FOREL Допустим, было дано некоторое множество классифицируемых объектов. Пусть каждый объект обладает только двумя свойствами; это позволит отобразить исходные данные на геометрической плоскости:

Шаг 1. Построить гиперсферу радиуса Ro охватывающую все множество точек:

Шаг 2.

Установить радиус гиперсферы и перенести центр сферы в любую из внутренних точек (расстояние до которых меньше радиуса):

Шаг 3. Вычислить новый центр тяжести и перенести в него центр сферы:

Шаг 4. Если новый центр тяжести отличается от предыдущего необходимо вернуться к шагу 2 и повторить цикл. Цикл будет повторяться до тех пор пока центр тяжести не перестанет смещаться. Таким образом, центр сферы перемещается в область локального сгущения точек. В предложенном примере центр сферы , поэтому: необходимо установить новый радиус сферы и перенести центр сферы в произвольную внутреннюю точку:

Шаг 5. Вычислить новый центр тяжести и перенести в него центр сферы. Новый центр тяжести , поэтому внутренние точки текущей сферы объединяются в таксон:

Шаг 6. Точки принадлежащие новому таксону исключаются из анализа и работа алгоритма повторяется с шага № 1. И так до тех пор пока все точки не будут исключены из анализа:

Процедура алгоритма Форель является сходящейся за конечное число шагов в евклидовом пространстве любой размерности произвольном расположении точек и любом выборе гиперсферы. Если начальную точку, в которую переносится центр сферы, на шаге № 2 менять случайным образом, может получиться несколько вариантов таксономии, из которых выбирается тот, на котором достигается .

Российская компания GoodsForecast разработала эффективный алгоритм сопоставления наименований товаров

14 апреля 2020 г. 14:04

Алгоритм позволяет повысить точность сопоставления наименований товарных позиций в ритейле до 90–95%.

---

 

Российская компания GoodsForecast, разработчик решений для прогнозирования спроса и оптимизации товарных запасов, резидент «Сколково», разработала новую технологию «матчинга» чековых данных. Система, основанная на искусственном интеллекте, позволяет решать проблему сопоставления и распознавания различных товарных позиций (SKU) в торговых точках. 

 «В среднем ассортимент российского магазина продуктов питания (FMCG) сегодня составляет около 5–10 тыс. SKU, а названия одних и тех же позиций в одном магазине могут сильно отличаться от их наименований в другом, — рассказывает Андрей Лисица, генеральный директор компании GoodsForecast. — Из-за невозможности точной идентификации товарных позиций компании сталкиваются с большими сложностями при обработке такой информации. Наиболее яркий пример — это аналитика на основе данных ОФД (операторов фискальных данных). Не обладая технологиями “матчинга” товарных позиций, практически невозможно на основе этих данных оценивать продажи того или иного товара в рамках региона, проводить конкурентный анализ, мониторинг пересечения ассортимента в разных магазинах, создавать прогноз спроса на тот или иной товар, а также оценивать и планировать эффект от промоакций».  

Сегодня существуют два способа решения проблемы разного описания товарных позиций в различных торговых точках: 

1. аналитики в розничных и аналитических компаниях вручную обрабатывают огромные массивы данных, что очень долго и трудозатратно; 
2. используются системы на основе machine learning, однако на 100% автоматизированная система не в состоянии дать точный результат как раз из-за проблемы разрозненности данных при сопоставлении различных товарных позиций. Во всех подобных примерах мы видим точность сопоставления, не превышающую 60–70%. Технология, разработанная GoodsForecast, позволяет выделять у товарных позиций в различных магазинах общие признаки и с учетом этого создавать их категоризацию. 

Анализируемая информация обогащается за счет следующего:

• словаря брендов;  
• алгоритма определения и конвертации единиц измерения; 
• словаря русского языка с определением частей речи; 
• словаря синонимов-алиасов (gold = золото = голд) и т. п.  

«На основе больших данных наша компания строит статистическую модель, которая постоянно развивается. Она хорошо работает с данными ОФД (информация с чеков покупателей в торговых точках) и на их основе вычисляет принципы, по которым сотрудники магазина могут назвать товар, — поясняет Андрей Лисица. — Алгоритм не пытается найти похожие строчки с названием товара, а, исходя из массива данных, формирует правила, согласно которым SKU получают наименование. Это очень похоже на то, как работает человек, и, помимо хорошей точности, позволяет легко интерпретировать результаты, а также улучшать полученные правила за счет экспертных корректировок». Точность сопоставления данных при использовании новой технологии возрастает до 90–95%. Алгоритм знает несколько языков, правила написания слов на них, способен отличать формы слов и части речи. Он может анализировать правильность выстраивания предложения, исправлять допущенные ошибки и восстанавливать смысл. К примеру, найдя название груша «Форель», алгоритм понимает, что речь идет о товаре из категории «фрукты», а не «рыба». При этом алгоритм может с высокой долей вероятности определить и вес данного SKU, и динамику цены этого товара.

Разработка технологии началась два года назад, после того как в 2018 году GoodsForecast выиграла грант Фонда содействия инновациям. На сегодняшний день система внедрена в одной из крупнейших российских ритейловых компаний, активно идут пилоты применения алгоритма в области прогнозирования промоакций, также обсуждается его внедрение в ряде производственных компаний.

«В данный момент мы готовы тиражировать разработанную технологию. Основным рынком для нас пока является ритейл, однако наша разработка вполне применима и в других отраслях, включая банковскую сферу, где она может быть использована, к примеру, для повышения точности кредитного скоринга (определения платежеспособности клиентов кредитной организации), — говорит Андрей Лисица. — Также мы видим востребованность продукта на рынке маркетинга и таргетированной рекламы, где для использования данных ОФД также важно решить задачу правильного сопоставления текстовых данных».

          

Источник: logistics.ru

Кластеризация | Математика | Fandom

Кластеризация (Шаблон:Lang-en) — задача машинного обучения, в которой требуется разбить заданную выборку объектов (ситуаций) на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались.

Задача кластеризации относится к более широкому классу задач обучения без учителя.

Типология задач кластеризации

Типы входных данных

• Признаковое описание объектов. Каждый объект описывается набором своих характеристик, называемых признаками. Признаки могут быть числовыми или нечисловыми.
• Матрица расстояний между объектами. Каждый объект описывается расстояниями до всех остальных объектов обучающей выборки.

Цели кластеризации

• Понимание данных путём выявления кластерной структуры. Разбиение выборки на группы схожих объектов позволяет упростить дальнейшую обработку данных и принятия решений, применяя к каждому кластеру свой метод анализа (стратегия «разделяй и властвуй»).
• Сжатие данных. Если исходная выборка избыточно большая, то можно сократить её, оставив по одному наиболее типичному представителю от каждого кластера.
• Обнаружение новизны (Шаблон:Lang-en). Выделяются нетипичные объекты, которые не удаётся присоединить ни к одному из кластеров.

В первом случае число кластеров стараются сделать поменьше. Во втором случае важнее обеспечить высокую степень сходства объектов внутри каждого кластера, а кластеров может быть сколько угодно. В третьем случае наибольший интерес представляют отдельные объекты, не вписывающиеся ни в один из кластеров.

Во всех этих случаях может применяться иерархическая кластеризация, когда крупные кластеры дробятся на более мелкие, те в свою очередь дробятся ещё мельче, и т.  д. Такие задачи называются задачами таксономии. Результатом таксономии является древообразная иерархическая структура. При этом каждый объект характеризуется перечислением всех кластеров, которым он принадлежит, обычно от крупного к мелкому. Классическим примером таксономии на основе сходства является биноминальная номенклатура живых существ, предложенная Карлом Линнеем в середине XVIII века. Аналогичные систематизации строятся во многих областях знания, чтобы упорядочить информацию о большом количестве объектов.

Методы кластеризации

Формальная постановка задачи кластеризации

Пусть  — множество объектов,  — множество номеров (имён, меток) кластеров. Задана функция расстояния между объектами . Имеется конечная обучающая выборка объектов . Требуется разбить выборку на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из объектов, близких по метрике , а объекты разных кластеров существенно отличались. При этом каждому объекту приписывается номер кластера .

Алгоритм кластеризации — это функция , которая любому объекту ставит в соответствие номер кластера . Множество в некоторых случаях известно заранее, однако чаще ставится задача определить оптимальное число кластеров, с точки зрения того или иного критерия качества кластеризации.

Кластеризация (обучение без учителя) отличается от классификации (обучения с учителем) тем, что метки исходных объектов  изначально не заданы, и даже может быть неизвестно само множество .

Решение задачи кластеризации принципиально неоднозначно, и тому есть несколько причин. Во-первых, не существует однозначно наилучшего критерия качества кластеризации. Известен целый ряд эвристических критериев, а также ряд алгоритмов, не имеющих чётко выраженного критерия, но осуществляющих достаточно разумную кластеризацию «по построению». Все они могут давать разные результаты. Во-вторых, число кластеров, как правило, неизвестно заранее и устанавливается в соответствии с некоторым субъективным критерием. В-третьих, результат кластеризации существенно зависит от метрики, выбор которой, как правило, также субъективен и определяется экспертом.

См. также

Литература

1. Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. — М.: Финансы и статистика, 1989.
2. Журавлев Ю. И., Рязанов В. В., Сенько О. В. «Распознавание». Математические методы. Программная система. Практические применения. — М.: Фазис, 2006. ISBN 5-7036-0108-8.
3. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. — Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. ISBN 5-86134-060-9.
4. Мандель И. Д. Кластерный анализ. — М.: Финансы и статистика, 1988. ISBN 5-279-00050-7.
5. Шлезингер М., Главач В. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию. — Киев: Наукова думка, 2004. ISBN 966-00-0341-2.
6. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. — Springer, 2001. ISBN 0-387-95284-5.
7. Jain, Murty, Flynn Data clustering: a review. // ACM Comput. Surv. 31(3) , 1999

ca:Clusterització de dades cs:Shluková analýza hr:Grupiranje pl:Analiza skupień sl:Grupiranje th:การแบ่งกลุ่มข้อมูล

Российская компания GoodsForecast разработала эффективный алгоритм сопоставления наименований товаров

Алгоритм позволяет повысить точность сопоставления наименований товарных позиций в ритейле до 90–95%.

Российская компания GoodsForecast, разработчик решений для прогнозирования спроса и оптимизации товарных запасов, резидент «Сколково», разработала новую технологию «матчинга» чековых данных. Система, основанная на искусственном интеллекте, позволяет решать проблему сопоставления и распознавания различных товарных позиций (SKU) в торговых точках. 

 «В среднем ассортимент российского магазина продуктов питания (FMCG) сегодня составляет около 5–10 тыс. SKU, а названия одних и тех же позиций в одном магазине могут сильно отличаться от их наименований в другом, — рассказывает Андрей Лисица, генеральный директор компании GoodsForecast. — Из-за невозможности точной идентификации товарных позиций компании сталкиваются с большими сложностями при обработке такой информации. Наиболее яркий пример — это аналитика на основе данных ОФД (операторов фискальных данных). Не обладая технологиями “матчинга” товарных позиций, практически невозможно на основе этих данных оценивать продажи того или иного товара в рамках региона, проводить конкурентный анализ, мониторинг пересечения ассортимента в разных магазинах, создавать прогноз спроса на тот или иной товар, а также оценивать и планировать эффект от промоакций». 

Сегодня существуют два способа решения проблемы разного описания товарных позиций в различных торговых точках: 

1. аналитики в розничных и аналитических компаниях вручную обрабатывают огромные массивы данных, что очень долго и трудозатратно; 
2. используются системы на основе machine learning, однако на 100% автоматизированная система не в состоянии дать точный результат как раз из-за проблемы разрозненности данных при сопоставлении различных товарных позиций. Во всех подобных примерах мы видим точность сопоставления, не превышающую 60–70%. Технология, разработанная GoodsForecast, позволяет выделять у товарных позиций в различных магазинах общие признаки и с учетом этого создавать их категоризацию. 

Анализируемая информация обогащается за счет следующего:

• словаря брендов;  
• алгоритма определения и конвертации единиц измерения; 
• словаря русского языка с определением частей речи; 
• словаря синонимов-алиасов (gold = золото = голд) и т.п.  

«На основе больших данных наша компания строит статистическую модель, которая постоянно развивается. Она хорошо работает с данными ОФД (информация с чеков покупателей в торговых точках) и на их основе вычисляет принципы, по которым сотрудники магазина могут назвать товар, — поясняет Андрей Лисица. — Алгоритм не пытается найти похожие строчки с названием товара, а, исходя из массива данных, формирует правила, согласно которым SKU получают наименование. Это очень похоже на то, как работает человек, и, помимо хорошей точности, позволяет легко интерпретировать результаты, а также улучшать полученные правила за счет экспертных корректировок». Точность сопоставления данных при использовании новой технологии возрастает до 90–95%. Алгоритм знает несколько языков, правила написания слов на них, способен отличать формы слов и части речи. Он может анализировать правильность выстраивания предложения, исправлять допущенные ошибки и восстанавливать смысл. К примеру, найдя название груша «Форель», алгоритм понимает, что речь идет о товаре из категории «фрукты», а не «рыба». При этом алгоритм может с высокой долей вероятности определить и вес данного SKU, и динамику цены этого товара.

Разработка технологии началась два года назад, после того как в 2018 году GoodsForecast выиграла грант Фонда содействия инновациям. На сегодняшний день система внедрена в одной из крупнейших российских ритейловых компаний, активно идут пилоты применения алгоритма в области прогнозирования промоакций, также обсуждается его внедрение в ряде производственных компаний.

«В данный момент мы готовы тиражировать разработанную технологию. Основным рынком для нас пока является ритейл, однако наша разработка вполне применима и в других отраслях, включая банковскую сферу, где она может быть использована, к примеру, для повышения точности кредитного скоринга (определения платежеспособности клиентов кредитной организации), — говорит Андрей Лисица. — Также мы видим востребованность продукта на рынке маркетинга и таргетированной рекламы, где для использования данных ОФД также важно решить задачу правильного сопоставления текстовых данных».

Источник: GoodsForecast

Техника и тактика ловли форели. Основные методы. Часть 1 | Статьи и заметки | Публикации | Рыболовные снасти и товары для туризма оптом

Когда ловля форели производится с берега, необходимо тщательно соблюдать правила маскировки, особенно если рыболов передвигается вниз по течению. При ясной погоде в чистой воде рыба может заметить передвижение рыболова с расстояния более 25 метров. Поэтому используйте любой куст, дерево или даже бугорок для укрытия при выполнении заброса.

Очень эффективно можно ловить форель, забрасывая вертушку вниз по течению, а затем осуществляя сверхмедленную проводку против течения. Если на пути движения приманки встречаются подводные препятствия, хорошим решением будет удержание вращающейся блесны около 10 секунд на одном месте. Если поклёвки не следует, продолжаем проводку. Найдя хорошее место укрытия, необходимо сделать как можно более продолжительную серию забросов для максимально полного исследования всего потенциального места стоянки форели, и лишь после этого перейти на другое место. Несмотря на то, что эта техника ловли не отличается особой динамичностью, она очень часто даёт прекрасные результаты.

При ловле на реке с подмытым берегом и нависающими над водой деревьями хорошо использовать плавающий воблер. В ряде случаев такой воблер обладает неоспоримыми преимуществами по сравнению с другими искусственными приманками. В местах, где характер растительности и/или рельеф мешают забросу приманки, и не представляется возможным добросить её до нужной точки, плавающий воблер позволяет существенно улучшить качество ловли.

Чтобы получить наибольшую отдачу от воблера, сплавляем его по течению на расстояние до 50-70 метров в любую, даже самую труднодоступную точку (например, за поворот реки), и после этого начинаем проводку. Траектория движения воблера должна проходить под мешающими забросу склонёнными над водой деревьями и укрытиями под подмытыми берегами. В нужной точке воблер можно заставить работать на одном месте, гася силу течения вращением рукояти катушки. Не следует бояться каких-либо подводных препятствий, за которые может зацепиться воблер – лопасть воблера, помимо основной функции заглубления, выполняет еще и защитную функцию, «отбивая» приманку от различных препятствий. Также различными движениями спиннинга можно придать воблеру более разностороннюю игру, дополнительно провоцируя рыбу к атаке. Чтобы воблером было легче играть, предпочтительней использовать спиннинг лёгкого класса с жёстким строем.

На рисунке справа изображена схема ловли, которая во многих случаях может обеспечить успех рыболову. Суть её заключается в том, что рыболов, передвигаясь вниз по течению, делает забросы воблера к противоположному берегу. После заброса приманке надо дать возможность проплыть свободно около 1,5 метров. Затем скобу катушки требуется закрыть, тем самым остановив сход лески, и воблер под воздействием течения тут же начнёт работать, приближаясь к нашему берегу. Через несколько секунд скобу катушки снова нужно открыть, и опять пустить всплывающий воблер вниз по течению на 1,5 метра. Так, чередуя закрывание скобы катушки с открытием, следует вести воблер до тех пор, пока он вплотную не приблизится к нашему берегу. После этого его необходимо задержать на месте около 30 секунд, и затем начать медленную проводку против течения. Такой способ во многих случаях оказывается очень действенным, потому что свободно плывущий по течению воблер имитирует ослабленную рыбку, которая время от времени пытается бороться с течением.

Места реки с большим количеством препятствий, лежащих на дне и не доходящих до поверхности воды, рыболовы порой обходят стороной из-за боязни потерять приманку. Однако именно в таких местах можно ловить форель при помощи плавающего воблера с мелким заглублением. Забрасываем приманку в центр реки и начинаем сплавлять её по течению прямо над затопленными деревьями. После этого закрываем скобу катушки и начинаем медленную проводку воблера против течения.

Величину заглубления воблера следует подбирать таким образом, чтобы он проходил над препятствиями и не касался их. Если в каких-то местах предметы, блокирующие движение приманки, доходят почти до поверхности воды, проводку воблера необходимо прекратить. Когда он всплывет, то ускорив подмотку, препятствие легко можно будет миновать. Кстати, воблер вообще реже цепляется, чем любые другие искусственные приманки. Это происходит потому, что воблер, касаясь препятствия, перескакивает через него, делая своеобразный подъем с переворотом, что позволяет заглубляющей лопасти частично защитить тройники приманки от зацепов. В случае поклёвки нужно действовать очень решительно и не дать рыбе уйти в коряги. Если нам предварительно известны условия ловли, то для возможности форсированного вываживания лучше заранее поставить на шпулю катушки более прочную леску.

В дневное время форель в основном занимает места у дна, под корнями деревьев. При ярком солнечном свете она становится более осторожной и, даже если рядом находится добыча, не покидает своего укрытия. В такой ситуации может выручить глубоководный воблер, сплавлённый к месту стоянки рыбы. При попадании в искомую точку приманка энергичным движением спиннинга заглубляется под воду на определённую глубину. Затем, не давая ослабнуть леске, спиннинг возвращается назад, в исходное положение; воблер же в это время уносится течением к корням деревьев. Когда воблер достигнет их расположения, новой потяжкой спиннинга его вновь заставляют заныривать ко дну. Как правило, одной потяжки спиннинга недостаточно, чтобы приманка достигла нужной глубины, но за несколько движений спиннинга воблер можно заглубить под самые корни деревьев, что недостижимо при использовании других приманок. После того, как воблер достигнет требуемого места у дна, его необходимо заставить работать на одном месте в течение 1-3 минут. Игра приманки при этом контролируется по небольшому дрожанию кончика спиннинга. Если колебания верхушки удилища останавливаются, то это означает либо зацеп приманки за препятствие, либо поклёвку, которая при данном способе ловли иногда происходит без характерного тычка.

Крупную форель можно встретить даже под небольшими мостами. В таких местах очень удобно ловить на плавающий воблер, пущенный с большого расстояния вниз по течению. Когда приманка окажется под мостом, её следует на несколько секунд задержать на одном месте и дать ей возможность немного поиграть только под воздействием течения. Затем с помощью разнообразных движений спиннинга вперёд и назад оживляем игру воблера, заставляя его перемещаться на ограниченном пространстве. Во время таких манипуляций форель иногда форель берёт воблер даже через 10 минут после начала игры, не проявляя до этого к нему никакого интереса. Безусловно, такой метод ловли рассчитан, в первую очередь, на спокойных и терпеливых людей, но в некоторых случаях окупает себя многократно.

Часто, идя по одному берегу по течению реки, возникает необходимость обловить противоположный берег. Если река неглубокая, то это можно сделать, перейдя взаброд на другой берег. Но когда такой возможности нет, можно выйти из положения при помощи плавающего воблера. Если после заброса приманки к противоположному берегу скобу катушки оставить открытой, то более быстрое течение на середине реки вытянет леску в большую дугу. Чем шире будет эта дуга, тем большее расстояние сможет пройти работающий воблер вдоль противоположного берега, причем вниз по течению. Это происходит потому, что сильное течение давит на дугу из лески и заставляет воблер играть до тех пор, пока дуга не исчезнет.

Уникальность данной проводки омрачается лишь тем, что многие поклёвки остаются безрезультатными, так как рывку удилища при подсечке мешает большая дуга из лески. В какой-то степени с этим можно бороться при помощи тонких и острых крючков. После того, как дуга исчезает, проводка воблера против течения производится обычным способом. Лучше всего для ловли таким способом подходят мелкозаглубляющиеся воблеры, играющие на минимальной скорости проводки. Как правило, подобные воблеры изготавливаются из легких материалов: бальзы или пенопласта. Использовать в таких условиях воблеры большого заглубления не рекомендуется, так как они постоянно будут цепляться за дно, ложно сигнализируя о поклёвке.

Текст статьи подготовлен Е.Варич по материалам видеофильмов «Братья Щербаковы. Уроки рыболова». Приобрести оптом лицензионные DVD-записи фильмов вы можете на странице нашего сайта http://www.spincasting.ru/catalog/media/262.html?model=177.

связанных слов — поиск слов, относящихся к другому слову

Как вы, наверное, заметили, слова, относящиеся к «термину», перечислены выше. Надеюсь, сгенерированный список слов, связанных с терминами, соответствует вашим потребностям.

П.С. Есть некоторые проблемы, о которых я знаю, но в настоящее время не могу их исправить (потому что они выходят за рамки этого проекта). Главный из них заключается в том, что отдельные слова могут иметь много разных значений (значений), поэтому, когда вы ищете такое слово, как , значит , движок не знает, к какому определению вы имеете в виду («хулиганы — , значит » vs .«что вы означает ?» и т. д.), поэтому учтите, что ваш поисковый запрос для таких слов, как термин, может быть немного неоднозначным для системы в этом смысле, и возвращаемые связанные термины могут отражать это. Вам также может быть интересно: что за слово ~ термин ~?

Также проверьте слова ~ term ~ на relatedwords.io, чтобы найти еще один источник ассоциаций.

Связанные слова

Related Words работает по нескольким различным алгоритмам, которые соревнуются за повышение своих результатов в списке.Один из таких алгоритмов использует встраивание слов для преобразования слов в многомерные векторы, которые представляют их значения. Векторы слов в вашем запросе сравниваются с огромной базой заранее вычисленных векторов, чтобы найти похожие слова. Другой алгоритм просматривает Concept Net в поисках слов, которые имеют какое-то значимое отношение к вашему запросу. Эти и некоторые другие алгоритмы позволяют «Родственным словам» дать вам … связанных слов, а не просто прямых синонимов.

Помимо поиска слов, связанных с другими словами, вы можете вводить фразы, и он должен давать вам связанные слова и фразы, если введенная фраза / предложение не слишком длинное.Вы, вероятно, время от времени будете получать какие-то странные результаты — это просто природа движка в его текущем состоянии.

Особая благодарность разработчикам кода с открытым исходным кодом, который был использован для предоставления вам этого списка тематических слов: @Planeshifter, @HubSpot, Concept Net, WordNet и @mongodb.

Еще предстоит проделать большую работу, чтобы добиться стабильно хороших результатов, но я думаю, что это на той стадии, когда это может быть полезно для людей, поэтому я выпустил его.

Обратите внимание, что «Связанные слова» используют сторонние скрипты (такие как Google Analytics и рекламные объявления), которые используют файлы cookie. Чтобы узнать больше, см. Политику конфиденциальности.

Обратный словарь

Как вы, наверное, заметили, слова, обозначающие термин, перечислены выше. Надеюсь, сгенерированный список слов для слова «термин» выше соответствует вашим потребностям. Если нет, то вы можете попробовать «Связанные слова» — еще один мой проект, в котором используется другая техника (хотя она лучше всего работает с отдельными словами, а не с фразами).

О реверсивном словаре

Обратный словарь работает довольно просто. Он просто просматривает тонны словарных определений и выбирает те, которые наиболее точно соответствуют вашему поисковому запросу. Например, если вы наберете что-то вроде «тоска по прошлому», то движок вернет «ностальгия». На данный момент движок проиндексировал несколько миллионов определений и на данном этапе начинает давать стабильно хорошие результаты (хотя иногда может возвращать странные результаты). Он во многом похож на тезаурус, за исключением того, что позволяет выполнять поиск по определению, а не по отдельному слову. В каком-то смысле этот инструмент представляет собой «поисковую машину по словам» или преобразователь предложения в слово.

Я создал этот инструмент после работы над «Связанные слова», который очень похож на инструмент, за исключением того, что он использует набор алгоритмов и несколько баз данных для поиска слов, похожих на поисковый запрос. Этот проект ближе к тезаурусу в том смысле, что он возвращает синонимы для запроса слова (или короткой фразы), но он также возвращает множество широко связанных слов, которые не включены в тезаурус.Таким образом, этот проект, Reverse Dictionary, должен идти рука об руку с Related Words, чтобы действовать как набор инструментов для поиска слов и мозгового штурма. Для тех, кто заинтересован, я также разработал «Описывающие слова», которые помогут вам найти прилагательные и интересные описания для вещей (например, волн, закатов, деревьев и т. Д.).

Если вы не заметили, вы можете щелкнуть слово в результатах поиска, и вам будет представлено определение этого слова (если доступно). Определения взяты из известной базы данных WordNet с открытым исходным кодом, поэтому огромное спасибо многим участникам за создание такого замечательного бесплатного ресурса.

Особая благодарность разработчикам открытого исходного кода, использованного в этом проекте: Elastic Search, @HubSpot, WordNet и @mongodb.

Обратите внимание, что Reverse Dictionary использует сторонние скрипты (такие как Google Analytics и рекламные объявления), которые используют файлы cookie. Чтобы узнать больше, см. Политику конфиденциальности.

Заготовленная радужная форель (Oncorhynchus mykiss) влияет на использование космоса компанией Warpaint Shiners (Luxilus coccogenis)

СШАЛесная служба
Забота о земле и служение людям

Министерство сельского хозяйства США

1. Заряженная радужная форель ( Oncorhynchus mykiss ) влияет на космическое использование Warpaint Shiners ( Luxilus coccogenis )

   Автор (ы): Дункан Элкинс; Натан П. Ниббелинк; Гэри Д. Гроссман
   Дата: 2018
   Источник: Экология пресноводных рыб
   Серия публикаций: Научный журнал (JRNL)
   Станция: Южная исследовательская станция
   PDF: Скачать публикацию (643.0 KB)
   

   Описание

   Радужная форель ( Oncorhynchus mykiss Walbaum), возможно, является самым широко распространенным инвазивным видом в мире из-за широкого распространения зарыбления. Тем не менее, мало что известно о влиянии зарыбленной радужной форели на местные неигровые виды. Мы провели эксперименты в искусственном водотоке, чтобы оценить влияние инкубационной радужной форели на ареал обитания и поведение Warpaint Shiners ( Luxilus coccogenis Cope), обыкновенного гольяна, часто встречающегося в зарыбленных водотоках Южных Аппалачей.Мы использовали алгоритм LoCoH для генерации полигонов, описывающих домашние диапазоны, используемые Warpaint Shiners. Когда присутствовала зарыбленная форель, бойцы Warpaint Shiners: (a) увеличили размер домашнего ареала на 57%, (b) были перемещены в более скоростные мезообитания, и (c) уменьшили среднее перекрытие между домашними ареалами отдельных особей Warpaint Shiners. Радужная форель не оказала существенного влияния на соотношение края / площади домашних участков Warpaint Shiner. Плотность Warpaint Shiner (две и пять обработок рыб) не оказала значительного влияния ни на одну из переменных отклика.Вытеснение из предпочитаемых микроместообитаний и увеличение размера ареала обитания, вероятно, приведет к увеличению расхода энергии и воздействию потенциальных хищников (то есть к снижению индивидуальной приспособленности) Warpaint Shiners при наличии зарыбленной форели.

   Примечания к публикации

   • Вы можете отправить электронное письмо по адресу [email protected], чтобы запросить печатную копию этой публикации.
   • (укажите точно, , какую публикацию вы запрашиваете, и свой почтовый адрес.)
   • Мы рекомендуем вам также распечатать эту страницу и прикрепить ее к распечатке статьи, чтобы сохранить полную информацию о цитировании.
   • Эта статья была написана и подготовлена ​​служащими правительства США в официальное время и поэтому находится в открытом доступе.

   Цитирование

   Элкинс, Дункан; Nibbelink, Nathan P .; Гроссман, Гэри Д. 2018. Заряженная радужная форель ( Oncorhynchus mykiss ) влияет на использование космоса компанией Warpaint Shiners ( Luxilus coccogenis ).Экология пресноводных рыб. 28 (1): 167-175. https://doi.org/10.1111/eff.12440.

   Процитировано

   Ключевые слова

   Биоразнообразие, карповые, межвидовая конкуренция, LoCoH, гольян, социальное поведение, пространственные отношения

   Связанный поиск

   ---

   XML: Просмотр XML

Показать больше

Показать меньше

https://www.fs.usda.gov/treesearch/pubs/58571

Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookie

Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности.Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, используйте кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
• Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или уточнить у системного администратора.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файлах cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Городской тезаурус — поиск синонимов для сленговых слов

Как вы, наверное, заметили, сленговые синонимы слова «термин» перечислены выше. Обратите внимание, что из-за природы алгоритма некоторые результаты, возвращаемые вашим запросом, могут быть только понятиями, идеями или словами, которые связаны с словом «термин» (возможно, незначительно). Это просто из-за того, как работает алгоритм поиска.

Вы также могли заметить, что многие из синонимов или родственных сленговых слов являются расистскими / сексистскими / оскорбительными / откровенно ужасающими — в основном это благодаря прекрасному сообществу в Urban Dictionary (не связанному с Urban Thesaurus).Городской тезаурус ползет по сети и собирает миллионы различных сленговых терминов, многие из которых происходят от UD и оказываются действительно ужасными и нечувствительными (я полагаю, это природа городского сленга). Будем надеяться, что родственные слова и синонимы для слова «термин» немного более мягкие, чем в среднем.

Городской тезаурус

Городской тезаурус был создан путем индексации миллионов различных сленговых терминов, которые определены на таких сайтах, как Городской словарь. Затем эти индексы используются для нахождения корреляций между сленговыми терминами.Официальный API городского словаря используется для отображения определений наведения. Обратите внимание, что этот тезаурус никоим образом не связан с Urban Dictionary.

Из-за того, как работает алгоритм, тезаурус дает вам в основном связанных сленговых слов, а не точных синонимов. Чем выше в списке термины, тем больше вероятность, что они имеют отношение к слову или фразе, которые вы искали. Алгоритм поиска достаточно хорошо обрабатывает фразы и строки слов, поэтому, например, если вам нужны слова, относящиеся к lol и rofl , вы можете ввести lol rofl , и он должен дать вам кучу связанных сленговых терминов.Или вы можете попробовать парень или девушка , чтобы получить слова, которые могут означать одно из этих значений (например, bae ). Также обратите внимание, что из-за характера Интернета (и особенно UD) в результатах часто будет много ужасных и оскорбительных терминов.

Еще предстоит проделать большую работу, чтобы этот тезаурус сленга давал стабильно хорошие результаты, но я думаю, что он находится на той стадии, когда он может быть полезен людям, поэтому я его выпустил.

Особая благодарность разработчикам открытого исходного кода, который использовался в этом проекте: @krisk, @HubSpot и @mongodb.

Наконец, вам может быть интересно ознакомиться с постоянно растущей коллекцией специально подобранных сленговых слов для различных тем на Slangpedia.

Обратите внимание, что Urban Thesaurus использует сторонние скрипты (такие как Google Analytics и рекламные объявления), которые используют файлы cookie. Чтобы узнать больше, см. Политику конфиденциальности.

Микобактериоз у бычьей форели из водохранилища Hungry Horse, Монтана

Том 18, № 1-4, 2012 г. • Рукопись

[pdfjs-viewer url = ”http: // www.intermountainjournal.org/wp-content/uploads/2014/07/IJS-2012-v18-n1-4-Manuscript-Terrazas-Rosenthal-Staigmiller-Snekvik-Bradway-pp20-25.pdf ”viewer_width = 644px viewer_height = 700px fullscreen = false download = false print = true openfile = false]

Прокрутите вниз, если pdf (вверху) отображается пустым.

Авторы

Терразас, Марк М., Розенталь, Лео Р., Стейгмиллер, Кеннет Д., Снеквик, Кевин Р., Брэдвей, Дэниел С.

Ключевые слова

форель, Окружающая среда, рыба, окружающая среда, инфекция, плоскоголовая, живая природа, природа и окружающая среда, государственный университет, Калиспелл, рыбные парки, микробиология, патология, бактерии, кислотоустойчивые бациллы, животные, микобактерии, бактериология, коринебактерии, бактериальные заболевания , нетуберкулезные микобактерии, Колледж ветеринарной медицины, Университет штата Вашингтон, Департамент ветеринарной микробиологии и патологии, Лаборатория здоровья рыб MFWP, Лаборатория здоровья рыб, Лаборатории Гибсона, Лаборатория диагностики болезней животных Вашингтона, Pullman, Becton Dickinson, Qiagen, GenBank, M. Trucksis AS, градуированная переработка этанола, 1000x с использованием масляной иммерсии, Возможные применения, диагностический алгоритм, Резервуар, Лексингтон, Валенсия, Геркулес, Саут-Плейнфилд, Вашингтон, Лондон, Журнал клинической микробиологии, Ветеринарный журнал, Журнал бактериологии, Исследования нуклеиновых кислот, резервуар для лошадей, голодная лошадь, микобактерии Fortuitum, резервуар для голодной лошади, резервуар для голодной лошади Монтана, резервуар для голодной форели, лошадь, голодная по форели, голодная бычья форель, микобактериоз, голодная форель, микобактериоз, печень, гранулемы, почки, селезенка, плоская голова Саут-Форк, ДНК, рРНК , грамположительные, кислотоустойчивые бактерии, макрофаги, гепатоциты, болезнь Киньюна, Кори Шнайгерт, Дэйв Стаглиано, Филипп Савацки, жаберная сеть

Научные дисциплины

Биологические науки — Водные

Абстрактный текст

Выловленная рыболовами бычья форель (Salvelinus confluentus) из водохранилища Hungry Horse, штат Монтана, в заметно плохом состоянии была исследована на предмет выявления узелков в печени. Дальнейшие исследования обнаружили в этих гранулемах кислотоустойчивые бактерии, что сделало это уникальное открытие, требующее дальнейшей диагностики. Молекулярная диагностика выявила возбудителем инфекции Mycobacterium fortuitum. Это ареал и расширение видов этого патогена у рыб. Дальнейшее изучение дополнительных рыб в этом водоеме не выявило случаев, подобных этому, что допускает возможность того, что это единичный случай.

Цитата

Терразас, М.М., Розенталь, Л. Р., Стайгмиллер, К. Д., Снеквик, К. Р., и Брэдвей, Д. С. 2012. Микобактериоз у бычьей форели из водохранилища Голодная лошадь, Монтана. Межгорный журнал наук 18 (1-4): 20-25.

Энергетический бюджет озерной форели точно отображен моделью, но не так для озерного сига!

Анн-Арбор, Мичиган — биоэнергетические модели рыб представляют собой количественные характеристики энергетических бюджетов рыб и являются полезным инструментом для рыбаков-биологов.Важно, чтобы модели были проверены на их точность. Если тестирование покажет, что модели неточны, их необходимо будет пересмотреть и дополнительно протестировать.

Одним из способов тестирования производительности биоэнергетической модели рыб является кормление рыб известным количеством корма в лабораторных резервуарах, измерение роста рыбы с течением времени, а затем определение того, точно ли модель предсказывает потребление корма рыбой для наблюдаемого количества роста рыбы в аквариуме. лабораторный резервуар. В предыдущих исследованиях оценивались лабораторные характеристики биоэнергетических моделей озерной форели и озерного сига.Исследователи пришли к выводу, что модель биоэнергетики озерной форели обеспечивает точные прогнозы потребления пищи озерной форелью при умеренном количестве корма. Но модель переоценила потребление корма озерной форелью, которую кормили по низкой норме, и недооценила потребление пищи озерной форелью, которую кормили по высокой норме. Исследователи также пришли к выводу, что модель биоэнергетики озерного сига существенно переоценивает потребление пищи озерным сигом, и что модель биоэнергетики озерного сига необходимо пересмотреть.

Однако недавнее исследование показало, что программное обеспечение для моделирования биоэнергетики рыб, используемое исследователями для оценки эффективности модели биоэнергетики рыб в лаборатории, содержит ошибку. В частности, неверен алгоритм балансировки энергетического бюджета рыб. Поэтому оценочные исследования необходимо было провести снова с использованием правильного алгоритма, чтобы сбалансировать энергетический баланс рыбы.

«Переоценка модели биоэнергетики озерной форели с использованием правильного алгоритма балансировки энергетического бюджета показала, что модель достаточно хорошо предсказывает потребление пищи озерной форелью для всех трех уровней кормления», — говорит Чак Маденджян, биолог-исследователь рыболовства в U.S. Геологическая служба Научного центра Великих озер. «Основываясь на результатах этого исследования, модель биоэнергетики озерной форели должна обеспечивать надежные оценки потребления пищи озерной форелью в полевых условиях». Напротив, переоценка модели биоэнергетики озерного сига по-прежнему показала, что модель переоценивала потребление пищи озерным сигом и что модель озерного сига все еще нуждалась в пересмотре. «Одно из применений моделирования биоэнергетики рыб — лучше понять роль различных популяций рыб в водных пищевых сетях», — говорит Маденджян.«Таким образом, оценка моделей биоэнергетики рыб в конечном итоге приведет к более точной картине водных пищевых сетей, которая, в свою очередь, может быть использована для улучшения управления рыболовством».

Информация об исходной публикации

Результаты этого исследования, «Переоценка биоэнергетических моделей озерной форели и озерного сига», представлены Чаком Маденджяном, Соломоном Дэвидом и Стивеном Потховеном в томе 39, № 2 журнала «Исследования Великих озер», опубликованного Elsevier. 2013.

Контакты

Для получения дополнительной информации об исследовании свяжитесь с Chuck Madenjian, U.С. Геологическая служба, Научный центр Великих озер, 1451 Грин-роуд, Анн-Арбор, Мичиган 48105; [email protected]; (734) 214-7259.

Для получения информации о Журнале исследований Великих озер свяжитесь со Стефани Гилфорд, научным соредактором, Обсерватория больших озер, Университет Миннесоты, Дулут, 2205 East Fifth Street, Дулут, Миннесота, 55812-2401; llo. [email protected]; (218) 726-8064.

---

С 1967 года IAGLR служит координационным центром для сбора и распространения междисциплинарных знаний о Великих Лаврентийских озерах Северной Америки и других крупных озерах мира и их водоразделах.Частично IAGLR передает эти знания через публикацию Журнала исследований Великих озер, доступного для членов в печатной и электронной форме. Архив журнала с возможностью поиска доступен в Интернете и включает выдержки из статей с момента основания журнала в 1975 году до самого последнего номера. Кроме того, полные статьи доступны участникам, подписавшимся на электронную подписку.

.