Statistics Based Models for the Dynamics of Chernivtsi Children Disease

Autor: Igor Nesteruk

Publikováno v: Наукові вісті КПІ; № 5 (2017): ; 26-34
Научные вести КПИ; № 5 (2017): ; 26-34
Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Politechnic Institute"; № 5 (2017): Engineering; 26-34
Наукові вісті Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут", Iss 5, Pp 26-34 (2017)
"Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine ""Kyiv Politechnic Institute"""
"""Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine """"Kyiv Politechnic Institute"""""""
Наукові вісті НТУУ «КПІ» : міжнародний науково-технічний журнал, 2017, № 5(115)

Background. Simple mathematical models of contamination and SIR-model of spreading an infection were used to simulate the time dynamics of the unknown before children disease, which occurred in Chernivtsi (Ukraine). The cause of many cases of alopeci

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::0a2cfdbcf1f2dcbebc3d4c856d3ccf9b
https://doi.org/10.20535/1810-0546.2017.5.108577

Метод кодування вихідного сигналу нейромережевих моделей

Autor: Terejkowski, Igor A., Tereikovska, Ludmila O.

Publikováno v: Наукові вісті КПІ; № 5 (2017): ; 59-64
Научные вести КПИ; № 5 (2017): ; 59-64
Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Politechnic Institute"; № 5 (2017): Engineering; 59-64

Background. A significant drawback of the technology of creating modern neural network models based on the multilayer perceptron is that when the parameters of the case studies are encoded, the expected output signal correlation with the similarity o

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=scientific_p::947017fa720f0f50696afd2ffb06b912
http://bulletin.kpi.ua/article/view/107206

Використання стохастичного автомату для консолідації даних

Autor: Koval, Olexandr V., Kuzminykh, Valeriy O., Khaustov, Dmitriy V.

Publikováno v: Наукові вісті КПІ; № 2 (2017): ; 29-36
Научные вести КПИ; № 2 (2017): ; 29-36
Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Politechnic Institute"; № 2 (2017): Engineering; 29-36

Background. Development of methods and algorithms for efficient search of relevant information on demand. The article deals with the consolidation of data for subsequent use in the information and analytical systems.Objective. The aim of the paper is

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=scientific_p::2de2fd8a5f14ec50dc4f657d7c2d9c2c
http://bulletin.kpi.ua/article/view/100011

Количественная оценка абсолютного мозгового кровотока по данным сцинтиграфических исследований С 99MTc-HMPAO

Autor: Olha Yaroshenko, Marina Globa, Nykolai Nikolov, Tatiana G. Novikova, Serhei Makeyev

Publikováno v: Наукові вісті КПІ; № 1 (2017): ; 61-68
Научные вести КПИ; № 1 (2017): ; 61-68
Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Politechnic Institute"; № 1 (2017): Engineering; 61-68
Наукові вісті НТУУ «КПІ» : міжнародний науково-технічний журнал, 2017, № 1(111)

Background. Represented by physical and mathematical model of cerebral hemodynamics, considered as a flow system.Objective. Development of cerebral blood flow quantification procedure according to scintigraphy data with 99mTc-HMPAO.Methods. Analytica

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::5162ffd2d93da5d76f7ec95524303132
http://bulletin.kpi.ua/article/view/91646

Гнучкий розв’язок задачі оптимізації двошарового персептрона за його розміром і співвідношенням гладких спотворень у навчальній множині для класифікації об’єктів простої структури

Autor: Vadim V. Romanuke

Publikováno v: Наукові вісті НТУУ «КПІ» : міжнародний науково-технічний журнал, 2017, № 6(116)
Наукові вісті КПІ; № 6 (2017): Engineering; 59-73
Научные вести КПИ; № 6 (2017): ; 59-73
Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Politechnic Institute"; № 6 (2017): Engineering; 59-73

Background. Two-layer perceptrons are preferred to complex neural network classifiers when objects to be classified have a simple structure. However, even images consisting of a few geometrically primitive elements on a monotonous background are clas

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::43940252e345a71c83d33f835d5d5071
https://ela.kpi.ua/handle/123456789/25447