Багатошаровий персептрон як інструмент первинної кластеризації зображень

Autor: O. O. Peredriy, O. V. Gorokhovatskiy

Publikováno v: Реєстрація, зберігання і обробка даних. 18:33-43

A multilayer perceptron as an instrument of the primary analysis of the image, in particular, its application to search for regions of interest or clusterization is described. Various implementations of training procedures to receive a minimum struct

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::4182eba7d82ee2dc017b31d1f3d36156
https://doi.org/10.35681/1560-9189.2016.18.4.104130

Інтелектуальна оцінка ризику сумісного прийняття помилкових рішень пілотом та авіадиспетчером в особливих випадках в польоті

Autor: Ю. В. Сікірда, Т. Ф. Шмельова, М. В. Касаткін, Ю. Б. Ситник

Publikováno v: Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України, Iss 1(46), Pp 44-50 (2022)

Для оцінки ризику сумісного прийняття помилкових рішень пілотом та авіадиспетчером в особливих випадках в польоті (ОВП) була розроблен�

Externí odkaz: https://doaj.org/article/73e05ccbefa24ff2a70a931eec71dda1

Нейромережеві засоби прогнозування споживання енергоресурсів

Autor: D. М. Karpa, I. H. Tsmots, Yu. V. Opotiak

Publikováno v: Науковий вісник НЛТУ України, Vol 28, Iss 5, Pp 140-146 (2018)

Досліджено та обґрунтовано вибір нейромережевих структур для оброблення статистичних даних з метою прогнозування та виявлення аномал�

Externí odkaz: https://doaj.org/article/af71f884fce74e2284c9230a03752450

Improving the quality of object classification in images by ensemble classifiers with stacking

Autor: Baranov, Oleksii, Babych, Mykola

Publikováno v: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Vol. 3 No. 9 (123) (2023): Information and controlling system; 70-77
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 3 № 9 (123) (2023): Інформаційно-керуючі системи; 70-77

The object of research is the process of classifying objects in images. The quality of classification refers to the ratio of correctly recognized objects to the number of images. One of the options for improving the quality of classification is to in

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=scientific_p::b339824eee89b85f3d6b8cbbbb163df3
https://journals.uran.ua/eejet/article/view/279372

Распознавание породы и оценка живого веса крупного рогатого скота на основе методов машинного обучения и компьютерного зрения

Publikováno v: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Vol. 6 No. 9 (114) (2021): Information and controlling system; 64-74
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 6 № 9 (114) (2021): Информационно-управляющие системы; 64-74
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 6 № 9 (114) (2021): Інформаційно-керуючі системи; 64-74

A method of measuring cattle parameters using neural network methods of image processing was proposed. To this end, several neural network models were used: a convolutional artificial neural network and a multilayer perceptron. The first is used to r

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=scientific_p::dba6ee50e793a1fa3437a5b048aeeba7
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/247648