
The issues related to the classification of geographic information forecasting methods, ideology and the state of geological prediction are considered on the basis of data and knowledge formalization. The paper analyzes current approaches to solving the problems of geological prediction including pattern recognition, expert systems, and a system-model approach. It indicates a promising character of the direction proposed by V.V. Marchenko, which is based on using cartographic information and knowledge formalization. This paper is a new attempt to show this approach effectiveness on the basis of the modern software system GIA (geoinformational analysis), which was developed, tested and implemented under the active involvement of authors.
На основе формализации данных и знаний рассматриваются вопросы, связанные с состоянием геологического прогнозирования, классификацией его методов, идеологией. Анализируются существующие подходы к решению задач геологического прогнозирования: распознавание образов, экспертные системы, системно-модельный подход. Перспективным является направление, предложенное В.В. Марченко, которое основывается на использовании картографической информации и формализации знаний. Предпринята новая попытка показать эффективность этого подхода, но уже на основе применения современного программного комплекса GIA (Геоинформационный анализ), в создании, испытании и внедрении которого авторы принимали активное участие.
ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ, ГЕОЛОГИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, СИСТЕМНО-МОДЕЛЬНЫЙ ПОДХОД, КАРТОГРАФИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИЯ
ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ, ГЕОЛОГИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, СИСТЕМНО-МОДЕЛЬНЫЙ ПОДХОД, КАРТОГРАФИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИЯ
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
