Relevant bibliographies by topics / Нейромережа

Contents

  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Reports

Academic literature on the topic 'Нейромережа'

Author: Grafiati
Published: 3 May 2022
Last updated: 31 May 2022

Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles

Select a source type:

Consult the lists of relevant articles, books, theses, conference reports, and other scholarly sources on the topic 'Нейромережа.'

Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.

You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.

Journal articles on the topic "Нейромережа"

1

Корнієнко, О. В., and С. О. Субботін. "ЗГОРТКОВА НЕЙРОМЕРЕЖА ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ШАХРАЙСЬКИХ ОПЕРАЦІЙ З КРЕДИТНИМИ КАРТКАМИ." Automation of technological and business processes 11, no. 3 (November 11, 2019): 65–74. http://dx.doi.org/10.15673/atbp.v11i3.1503.

Full text
Abstract:
В роботі вирішено завдання створення математичного забезпечення для побудови моделей кількісних залежностей на основі згорткових нейронних мереж. Запропоновано архітектуру згорткової нейронної мережі, що може використовуватися для даних, в яких вхідні значення не пов’язані між собою. В запропонованій архітектурі в якості першого шару використовується повнозв’язний шар. Завдяки цьому в процесі навчання нейронної мережі між вихідними значеннями нейронів першого шару можуть з’явитись зв’язки, що необхідні для роботи наступних згорткових шарів. Як і в звичайних згорткових нейромережах, згорткові шари можуть чергуватися із шарами підвибірки, але при цьому використовується одновимірна згортка. Після згорткових шарів використовуються повнозв’язні. В якості функції активації останнього шару використовується функція softmax, що дозволяє визначати ймовірності належності розпізнаваного екземпляра до кожного з класів. Вирішено практичне завдання виявлення шахрайських операцій з кредитними картками. Виконано побудову нейромережевих моделей, їх навчання та тестування на даних за транзакціями протягом 2 діб. Зазвичай кількість шахрайських операцій складає невелику частину від усіх операцій, тому метрика точності (accuracy) не може використовуватися для оцінки якості побудованої моделі. Для цього використано метрику AUPRC, що розраховується як площа під кривою залежності значень precision та recall. Завдяки використанню функції активації softmax на останньому шарі нейромережі, побудувати туку криву набагато простіше, ніж при використанні інших функцій активації. Порівняно результати тестування всіх побудованих моделей. За результатами тестування визначено, що якість запропонованої моделі вища, але на її навчання поребується більше часу.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
2

Ямпольський, Леонід Стефанович. "Аналітичний підхід до вибору топології нейросіток при розв’язанні прикладних задач." Адаптивні системи автоматичного управління 1, no. 20 (November 23, 2012): 159–79. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.20.2012.30717.

Full text
Abstract:
На основі розробленого реляційного класифікатора запропонований універсальний підхід до вибору топології нейромереж, що задовольняють критеріям вирішення прикладної проблеми / задачі. Запропоновано агентно-орієнтований підхід до вибору топології нейромережі. Обгрунтована логічна схема поетапного синтезу штучних нейромереж, що дозволяє автоматизувати процедуру пошуку нейромережі, яка забезпечує обслуговування вимог прикладної задачі.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
3

Molodets, Bohdan, and Тatyana Bulanaya. "Аналіз існуючих варіантів класифікації хворих на серцево-судинними захворюваннями за допомогою нейронними мережами." System technologies 5, no. 130 (May 4, 2020): 71–78. http://dx.doi.org/10.34185/1562-9945-5-130-2020-09.

Full text
Abstract:
Робота присвячена аналізу інформаційних технологій хронобіологічного моніторингу кардіосистем, розробці систему підтримки прийняття рішень для лікаря-дослідника на базі методів класифікації з використанням нейронних мереж таких як імовірностна неронна мережа PNN (Probabilistic Neural Networks), багатошаровий персептрон MLP NN (Multi-Layer Perceptron), каскадно-кореляційна мережа CasCor (Cascade Correlation). У результаті отримано наступне: найкращим класифікатором є нейромережа каскадної кореляції з 85-88% точністю класифікації. Найгіршим класифікатором стала ймовірнісна нейронна мережа, оскільки точність цього алгоритму залежить від розміру набору даних.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
4

Загородній, О. "Принципи медичної діагностики злоякісного раку шкіри людини за допомогою штучних нейронних мереж." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, no. 40 (September 19, 2020): 31–36. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2020-40-05.

Full text
Abstract:
Наведено принципи медичної діагностики онкологічних захворювань шкіри людини за допомогою штучних нейронних мереж. Розкрито аспекти розвитку штучного інтелекту, які дозволяють створювати на базі біологічних підходів інтелектуальні системи в різних областях застосування. Охарактеризовано етапи онкологічної діагностики, які є обов’язковими та мають фундаментальний вплив на подальше лікування пацієнта у разі діагностування злоякісного раку шкіри, результатом кожного з етапів є клінічний діагноз, морфологічний діагноз та патоморфологічний діагноз. Окреслено поняття меланоми та особливості її розвитку. Досліджено алгоритми автоматизованого комп'ютерного аналізу дерматологічних зображень, які забезпечують допомогу лікарям у постановці діагнозу та сприяють підвищенню точності діагностики. Розроблено структурну схему діагностування онкологічних захворювань шкіри людини за допомогою штучних нейронних мереж. В основі завдання диференціації патологій шкірних покривів людини лежить умовний поділ на 4 частини для вирішення завдань бінарної класифікації. Підкреслено, що навчання штучної нейронної мережі відбувається за допомогою наборів даних. Наголошується, що враховуючи завдання бінарної класифікації, у кожному напрямку застосування, наборам даних присвоюються мітки класу нуль та один, представлені у вигляді масиву. У статті розроблено детальний алгоритм, наведений у вигляді блок-схеми, здатний здійснювати постановку остаточного медичного діагнозу щодо захворювання шкіри на онкологічні патології за допомогою штучної нейронної мережі. Описаний алгоритм розроблений на основі штучних нейронних мереж, навчених вирішувати завдання бінарної класифікації. Результатом роботи штучної нейронної мережі є висновок приналежності вхідного значення до класів, на яких описана нейромережа проходила етап навчання.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
5

Chygur, L. Ya. "УДОСКОНАЛЕННЯ СТРУКТУРИ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ДЛЯ КОНТРОЛЮ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ ПОРОДОРУЙНІВНОГО ІНСТРУМЕНТУ." Scientific Bulletin of UNFU 25, no. 9 (November 25, 2015): 250–55. http://dx.doi.org/10.15421/40250940.

Full text
Abstract:
Для ідентифікації поточного стану зношення долота в умовах інформаційної невизначеності запропоновано використовувати разом із розробленими підходами нейромережний класифікатор на основі гібридної нейромережі. Він складається з мережі Кохонена та нейромережі прямого поширення. Отримані результати моделювання роботи нейромережевого алгоритму дали змогу розробити структуру системи підтримки прийняття рішень для контролю технічного стану породоруйнівного інструменту у процесі буріння свердловини, яка технічно може бути реалізована на базі системи контролю і управління процесом буріння типу СКУБ-1М або її зарубіжних аналогів.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
6

АЛЬОШИН, Г. В., С. В. ПАНЧЕНКО, and С. І. ПРИХОДЬКО. "Системний аналіз біонічної нейромережі контрастування сигналів." Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті, no. 3 (June 25, 2019): 3–10. http://dx.doi.org/10.18664/ikszt.v0i3.170641.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
7

Podorozhniak, A., N. Liubchenko, and H. Heiko. "НЕЙРОМЕРЕЖЕВА СИСТЕМА РОЗПІЗНАВАННЯ АВТОНОМЕРА." Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 4, no. 62 (November 25, 2020): 88–91. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2020.4.088.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
8

Салмінський, Д. В. "Дослідження і функціонування нейромереж на валютному ринку." Зовнішня торгівля: економіка, фінанси, право, no. 6 (53) (2010): 114–16.

Find full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
9

Шаркаді, М. М. "Нейро-нечiтке моделювання у системi управлiння фiнансово- економiчною безпекою." Науковий вісник Ужгородського університету. Серія: Математика і інформатика 38, no. 1 (May 27, 2021): 157–66. http://dx.doi.org/10.24144/2616-7700.2021.38(1).157-166.

Full text
Abstract:
Подається вирішення актуальної проблеми визначення рівня фінансово-економічної безпеки для компаній через призму нейро-фазі моделювання. Моделі, побудовані за допомогою нейро-нечітких мереж, є ефективним інструментом оцінки фінансово-економічної безпеки і дають можливість своєчасно виявити і подолати проблеми. Крім того, дані моделі є адаптивними, оскільки пристосовуються до змін економічного середовища, що дуже важливо в умовах нестабільної економіки. У даному дослідженні для цього пропонується використання багатошарової нейромережі, кожний шар якої вирішує свою низку завдань. Запропонований підхід дасть можливість визначати рівень фінансової безпеки компанії у різні моменти її функціонування. Розроблена модель дозволяє кожній компанії використовувати свою сукупність фінансових показників для визначення рівня безпеки. Кожний шар нейромережі є автономною одиницею, що дозволяє розвивати мережу. Для запропонованої моделі характерні властивості гнучкості та адаптивності до мінливих умов економічного середовища, що є необхідною умовою для її ефективного застосування в діяльності підприємства.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
10

Хмельов, О. "Застосування нейромереж Кохонена в моделях вибору найкращого постачальника." Економіст, no. 10 (276) (2009): 29–30.

Find full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
More sources

Dissertations / Theses on the topic "Нейромережа"

1

Александрова, Ірина Валеріївна. "Нейромережева система управління електроприводом ліфтової підйомної установки." Master's thesis, Київ, 2018. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/25569.

Full text
Abstract:
В роботі досліджується система нейронної мережі та її показники для спрощення управління електроприводом ліфтової підйомної установки. А також порівнюється електропривід з класичною системою підлеглого управління ліфтовою установкою та електропривід з використанням нейромережі.
In this work, the neural network system and its indicators are investigated to simplify the control of the electric drive of an elevator installation. Also here compares the electric drive with the classic subordinate control system of an elevator installation and the electric drive using a neural network.
В работе исследуется система нейронной сети и ее показатели для упрощения управления электроприводом лифтовой подъемной установки. А также сравнивается электропривод с классической системой подчиненного управления лифтовой установкой и электропривод с использованием нейросети.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
2

Глазок, Олексій. "Нейромережевий протокол обміну ключами з використанням розширеного зсувного регістру." Thesis, Національний авіаційний університет, 2021. https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/50662.

Full text
Abstract:
Обмін ключами є однією із проблем сучасної криптографії. В сучасному інформаційному середовищі поширеною задачею є встановлення через відкриті канали зв’язку безпечного віртуального каналу зв’язку двох сторін, які до цього не зустрічалися і не мають надійного секретного каналу для передачі таємної інформації в час узгодження ключів. Для цього сторони мають через небезпечний канал зв’язку узгодити сеансовий ключ, який буде відомий тільки легітимним учасникам обміну. За замовчуванням можна вважати, що інформація, яка передається по відкритим каналам, доступна для прослуховування зловмисникові, який намагатиметься отримати узгоджувані ключі. В даний час для розв’язання цієї задачі широко використовується протокол обміну ключами Діффі-Хеллмана. Нейромережеві протоколи обміну ключами розглядаються як можлива безпечна заміна протоколу Діффі-Хеллмана. Розроблені на даний час нейромережеві протоколи обміну ключами в основному засновані на синхронізації двох деревовидних машин парності – це спеціальний тип багатошарової прямої нейронної мережі. Вона складається з K * N вхідних нейронів, K прихованих нейронів та одного вихідного нейрона, де K і N – параметри конкретної архітектури мережі. Входи в мережу можуть отримувати одне з трьох можливих значень: –1, 0, 1. Вихідне значення кожного прихованого нейрона обчислюється як функція його входів: Вихід деревовидної машин парності є двійковим (може дорівнювати +1 або –1). Також може бути використано бінаризований варіант деревовидної машин парності, що називається «машини парності перестановки», де ваги між вхідними та прихованими нейронами є двійковими значеннями, наприклад 0 або 1; вихідні значення прихованих нейронів також є двійковими.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
3

Потапенко, Д. О. "Інформаційна технологія розпізнавання зображень з підвищеним рівнем робастності до шуму." Master's thesis, Сумський державний університет, 2021. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/86882.

Full text
Abstract:
Реалізовано нейромережеву структуру для розпізнавання об'єктів на зображеннях з підвищеним рівнем робастності до шуму. Даний алгоритм реалізовано у формі програмного забезпечення, створеного за допомогою згорткових нейронних мереж (ЗНМ, convolutional neural network).
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
4

Томчук, І. Г. "Інформаційне та програмне забезпечення інтелектуальної складової системи керування дистанційним навчанням." Master's thesis, Сумський державний університет, 2020. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/82410.

Full text
Abstract:
В рамках технологій штучних нейронних мереж проведено розробку та програмну реалізацію інтелектуального компоненту системи керування дистанційним навчанням, що здатний аналізувати якість тестових завдань, за якими виконується оцінка знань студентів дистанційної форми навчання. При цьому було сформовано вхідний математичний опис системи керування дистанційним навчанням, для проведення інтелектуального аналізу якості тестових завдань були обрані нейромережі зустрічного розповсюдження помилки, що складаються з двох шарів: Кохоненна і Гроссберга, як критерій ефективності навчання штучної нейромережі зустрічного розповсюдження помилки використано середньоквадратичну помилку, алгоритм класифікації тестових завдань за рівнем їх якості розроблено на базі оцінки інформативності ознак розпізнавання штучної нейромережі, програмну реалізацію виконано в серенейронних систем.довищі для наукових і інженерних розрахунків MATLAB за допомогою спеціалізованого пакету розширення NNToolBox, перевірка працездатності запропонованого алгоритму виконувалася для задачі оцінки якості тестових завдань, що використовувалися для розпізнавання системою дистанційного навчання чотирьох класів знань студентів.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
5

Шамрелюк, В'ячеслав Валерійович. "Розпізнавання образів нейромережею із генетичним алгоритмом навчання." Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2021. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/10987.

Full text
Abstract:
Кваліфікаційна робота розв’язує задачу автоматизованого розпізнавання образів нейромережею перцептрон, навчання якої здійснюється за допомогою генетичного алгоритму, зокрема, при навчанні двошарової нейромережі перцептрон за допомогою генетичного алгоритму навчання виконується повне поступове налаштування множини ваг синапсів нейромережі, що складається із двох підмножин, які утворюються предсинаптичними зв’язками схованого та вихідного прошарків нейронів мережі.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
6

Білай, Єлизавета Сергіївна. "Дослідженя ефективності нейрокерування у нелінійних електромеханічних системах." Thesis, Національний авіаційний університет, 2021. https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/50646.

Full text
Abstract:
В галузі систем регулювання електричними приводами у більшості випадків застосовуються лінійні регулятори, які розробляються за допомогою лінеаризованих математичничних моделей об’єкту регулювання. Для систем, що мають великі нелінійності, такий підхід веде до дуже обмежених результатів. Виникають також труднощі, якщо є лише приблизний математичний опис об’єкту регулювання.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
7

Чепурний, С. М. "Інформаційна технологія інтелектуального аналізу даних для точного землеробства. Система підтримки прийняття рішень, що функціонує в режимі кластерного аналізу." Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72199.

Full text
Abstract:
Розроблено алгоритм контрастування структури нейромережі зустрічного розповсюдження помилок. Працездатність та ефективність системи перевірена шляхом вирішення практичної задачі оптимізації структури нейромереж, здатної класифікувати два типи сільськогосподарської культури, що характеризуються різним ступенем врожайності, отриманими за допомогою аерофотозйомки.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
8

Кравченко, О. Ю. "Інформаційна технологія інтелектуального аналізу даних для точного землеробства. Система підтримки прийняття рішень, що самонавчається." Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72196.

Full text
Abstract:
Розроблено алгоритм контрастування структури нейромережі зустрічного розповсюдження помилок. Працездатність та ефективність системи перевірена шляхом вирішення практичної задачі оптимізації структури нейромереж, здатної класифікувати два типи сільськогосподарської культури, що характеризуються різним ступенем врожайності, отриманими за допомогою аерофотозйомки.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
9

Роскидько, Ю. О. "Інформаціна технологія інтелектуального аналізу даних для точного землеробства. Системи підтримки прийняття рішень, що навчається." Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72327.

Full text
Abstract:
У роботі був проведений аналіз нейромережевого підходу до проектування систем підтримки прийняття рішень, здатну навчатися. Розроблено і програмно реалізовано інформаційну технологію інтелектуального аналізу даних для точного землеробства. Сформовано нейромережу зустрічного розповсюдження помилки, що здатна навчитися розпізнаванню типу сільськогосподарської культури та оцінці її врожайності за зображеннями, отриманими задопомогою аерофотозйомки.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
10

Горкун, І. В. "Системи інтелектуального аналіза фототрихонограм." Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72387.

Full text
Abstract:
Проведено синтез системи підтримки прийняття рішень, яка здатна навчатися з використанням нейромережевої технології. Для чого використовувалася нейронна мережа зворотнього поширення. У роботі проведена оптимізація параметрів стандартного алгоритму навчання нейронної мережі такого типу, що дозволило підвищити точність сформованого нейронно мережевого класифікатора.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
More sources

Reports on the topic "Нейромережа"

1

Пермякова, О. С., and Сергій Олексійович Семеріков. Застосування нейронних мереж у задачах прогнозування. Видавничий центр КТУ, November 2008. http://dx.doi.org/10.31812/0564/923.

Full text
Abstract:
Нейронна мережа – це набір нейронів, певним чином зв’язаних між собою. Тришаровий перцептрон – нейромережа, яка досить проста за структурою й у той же час широко використається для розв’язання прикладних завдань.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
You might also be interested in the extended bibliographies on the topic 'Нейромережа' for particular source types:
Journal articles Dissertations / Theses
We offer discounts on all premium plans for authors whose works are included in thematic literature selections. Contact us to get a unique promo code!

To the bibliography