2025-02-22T21:07:00-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-18759%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T21:07:00-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-18759%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T21:07:00-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-22T21:07:00-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Модель автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури до розпізнавання випадкових об’єктів за умов апріорної невизначеності множини класів

Модель автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури до розпізнавання випадкових об’єктів за умов апріорної невизначеності множини класів

В роботі запропоновано підхід до навчання та автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури в умовах апріорної невизначеності множини класів, що підлягають розпізнаванню. Цей підхід реалізовано на основі визначення моменту розладки випадкового часового ряду із використанням авторегрес...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Шараєвський, Г.І., Шаповалова, С.І.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2009
Series:Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки
Online Access:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/18759
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id irk-123456789-18759
record_format dspace
spelling irk-123456789-187592011-04-10T12:04:09Z Модель автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури до розпізнавання випадкових об’єктів за умов апріорної невизначеності множини класів Шараєвський, Г.І. Шаповалова, С.І. В роботі запропоновано підхід до навчання та автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури в умовах апріорної невизначеності множини класів, що підлягають розпізнаванню. Цей підхід реалізовано на основі визначення моменту розладки випадкового часового ряду із використанням авторегресійної моделі. In this work the approach for training and automated adaptation of diagnostic in conditions of a priori uncertainty of many classes to be recognized is proposed. This approach is implemented on the basis of determination of the moment of disorder of random time series using the autoregressive model. 2009 Article Модель автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури до розпізнавання випадкових об’єктів за умов апріорної невизначеності множини класів / Г.І. Шараєвський, С.І. Шаповалова // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2009. — Вип. 2. — С. 165-173. — Бібліогр.: 8 назв. — укр. XXXX-0060 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/18759 004.032.26 uk Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Ukrainian
description В роботі запропоновано підхід до навчання та автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури в умовах апріорної невизначеності множини класів, що підлягають розпізнаванню. Цей підхід реалізовано на основі визначення моменту розладки випадкового часового ряду із використанням авторегресійної моделі.
format Article
author Шараєвський, Г.І.
Шаповалова, С.І.
spellingShingle Шараєвський, Г.І.
Шаповалова, С.І.
Модель автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури до розпізнавання випадкових об’єктів за умов апріорної невизначеності множини класів
Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки
author_facet Шараєвський, Г.І.
Шаповалова, С.І.
author_sort Шараєвський, Г.І.
title Модель автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури до розпізнавання випадкових об’єктів за умов апріорної невизначеності множини класів
title_short Модель автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури до розпізнавання випадкових об’єктів за умов апріорної невизначеності множини класів
title_full Модель автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури до розпізнавання випадкових об’єктів за умов апріорної невизначеності множини класів
title_fullStr Модель автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури до розпізнавання випадкових об’єктів за умов апріорної невизначеності множини класів
title_full_unstemmed Модель автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури до розпізнавання випадкових об’єктів за умов апріорної невизначеності множини класів
title_sort модель автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури до розпізнавання випадкових об’єктів за умов апріорної невизначеності множини класів
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate 2009
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/18759
citation_txt Модель автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури до розпізнавання випадкових об’єктів за умов апріорної невизначеності множини класів / Г.І. Шараєвський, С.І. Шаповалова // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2009. — Вип. 2. — С. 165-173. — Бібліогр.: 8 назв. — укр.
series Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки
work_keys_str_mv AT šaraêvsʹkijgí modelʹavtomatičnoíadaptacíídíagnostičnoínejromereževoístrukturidorozpíznavannâvipadkovihobêktívzaumovapríornoíneviznačenostímnožiniklasív
AT šapovalovasí modelʹavtomatičnoíadaptacíídíagnostičnoínejromereževoístrukturidorozpíznavannâvipadkovihobêktívzaumovapríornoíneviznačenostímnožiniklasív
first_indexed 2023-10-18T17:03:02Z
last_indexed 2023-10-18T17:03:02Z
_version_ 1796140549927862272

Similar Items