Výsledky vyhledávání - "багатошаровий персептрон"

Akademický článek

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

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Детерміновані та недетерміновані моделі сумісного прийняття рішень операторами аеронавігаційної системи

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

Publikováno v: Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України, Iss 1(38),, Pp 91-99 (2020)

У статті представлено моделі прийняття сумісних / спільних рішень екіпажем повітряного судна та авіадиспетчером в детермінованих умов�

Externí odkaz: https://doaj.org/article/8ae006f4402e41c8adeb16955dbdbbee

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

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

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Розпізнавання зображень літер із використанням проекцій та багатошарового персептрону

Autor: Гороховатський О.В., Тесленко О.В.

Publikováno v: Системи обробки інформації, Vol 2(148), Pp 163-167 (2017)

Статтю присвячено розробці методу розпізнавання зображень із використанням проекційного аналізу як методу збереження структурної інф

Externí odkaz: https://doaj.org/article/b8e213fe315b4fee9a0655803c68ee10

Zobrazit plný text záznamu

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

Zobrazit plný text záznamu

Використання нейронної мережі у другій ступені ансамбльового класифікатора для підвищення якості класифікації об'єктів на зображеннях

Publikováno v: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Vol. 3 No. 9 (117) (2022): Information and controlling system; 15-21
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 3 № 9 (117) (2022): Інформаційно-керуючі системи; 15-21

Object recognition in images is used in many areas of practical use. Very often, progress in its application largely depends on the ratio of the quality of object recognition and the required amount of calculations. Recent advances in recognition are

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=scientific_p::36025f2f39777a9d9d9dffdd37adeb78
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/258187

Zobrazit plný text záznamu

Детерміновані та недетерміновані моделі сумісного прийняття рішень операторами аеронавігаційної системи

Publikováno v: Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України, Iss 1(38), Pp 91-99 (2020)

In this article the models of the Collaborative Decision Making (CDM) by flight crew and air traffic controller in deterministic, stochastic and non-stochastic uncertainty conditions are presented. Effective interaction of the "flight crew - air traf

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::f2aa07840b700027d589ee12cfb108d1
https://journal-hnups.com.ua/index.php/nitps/article/view/157

Zobrazit plný text záznamu

Визначення впливу вибора параметрів процедури проріджування на якість навчання багатошарового персептрона

Publikováno v: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Vol. 1 No. 9(115) (2022): Information and controlling system; 75-83
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 1 № 9(115) (2022): Информационно-управляющие системы; 75-83
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 1 № 9(115) (2022): Інформаційно-керуючі системи; 75-83

Pruning connections in a fully connected neural network allows to remove redundancy in the structure of the neural network and thus reduce the computational complexity of its implementation while maintaining the resulting characteristics of the class

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=scientific_p::d23537a7540a5aed96585306a234c80a
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/253103

Zobrazit plný text záznamu

Огляд нейромережевих пiдходiв для аналiзу акустичних сигналiв водного середовища

Autor: Олексiй, А. О.

Publikováno v: XX Всеукраїнська науково-практична конференція студентів, аспірантів та молодих вчених «Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики» (Україна, м. Київ, 15 червня 2022 р.) : матеріали конференції

У данiй роботi проаналiзовано нейромережевi моделi, що можуть бути застосованi для класифiкацiї гiдроакустичних сигналiв, а саме: кооперати�

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2635::445b6d1344de3b94544b101b9b953a63
https://ela.kpi.ua/handle/123456789/54514

Zobrazit plný text záznamu

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

Zobrazit plný text záznamu

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání