Buchumschlag

The problem of developing the architecture of modern cognitive radar system

The problem of developing the architecture of modern cognitive radar systems using artificial intelligence technologies is considered. The main diﬀerence from traditional systems is the use of a trained neural network. The heterogeneous multiprocessor system is rebuilt in the process of solving the...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Проблеми програмування
Datum:	2022
Hauptverfasser:	Коsovets, M., Tovstenko, L.
Format:	Artikel
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Інститут програмних систем НАН України 2022
Schlagworte:	Моделі та методи машинного навчання
Online Zugang:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/186204
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	The problem of developing the architecture of modern cognitive radar system / M. Коsovets, L. Tovstenko // Проблеми програмування. — 2022. — № 1. — С. 75-86. — Бібліогр.: 38 назв. — англ.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

Ähnliche Einträge

The practical aspect of using the artificial intellectual technology for building a multidimentional function CFAR for smart-handled LPI radar
von: Kosovets, M., et al.
Veröffentlicht: (2020)

The problem of developing the architecture of modern cognitive radar system
von: Коsovets, M., et al.
Veröffentlicht: (2022)

Intonation expressiveness of the text at program sounding
von: Shevchenko, V.L., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Algorithm and software for determining a musical genre by lyrics to create a song hit
von: Triantafillu, A.A., et al.
Veröffentlicht: (2021)

A model of a convolutional neural network and software for typical insect pests recognition
von: Bezliudnyi, Y.S., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Модель рекурентної нейронної мережі для генерації музики
von: Комарський, О.С., et al.
Veröffentlicht: (2022)

Модуль стиснення зображень на основі нейро-мережевих автокодувальників
von: Лесик, В.О., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Аналіз методів машинного навчання в задачі класифікації документів
von: Жиркова, А.П., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Автоматизація розв’язування задач з планіметрії, записаних природною українською мовою
von: Жежерун, О.П., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Neural networks’ learning process acceleration
von: Katerynych, L., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Побудова семантичної моделі зображення з використанням машинного навчання на базі згорткових нейронних мереж
von: Андон, П.І., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Метод получения информации из онтологии на основе анализа фразы на естественном языке
von: Литвин, А.А., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Efficient increasing of the mutation score during model-based test suite generation
von: Kolchin, A., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Автоматизовані методи оцінки когерентності україномовних текстів з використанням методології машинного навчання
von: Крамов, А.А., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Застосування технології глибинного навчання для побудови інтелектуальних автономних машин
von: Білоконь, О.С.
Veröffentlicht: (2020)

Побудова діагностичної експертно-медичної системи з використанням нейронних мереж
von: Глибовець, М.М., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Відтворення казуальних моделей з даних. Проблеми адекватності структур з прихованими причинами
von: Балабанов, О.С.
Veröffentlicht: (2020)

Distributional semantic modeling: a revised technique to train term/word vector space models applying the ontology-related approach
von: Palagin, O.V., et al.
Veröffentlicht: (2020)

О влиянии особенностей фитнесс-функций на сходимость генетического алгоритма
von: Лукьянов, И.О., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Про аналіз коректності автотьюнінгу програм з використанням техніки переписувальних правил
von: Іваненко, П.А.
Veröffentlicht: (2020)

Застосування машинного навчання для уточнення чисельних метеорологічних прогнозів
von: Дорошенко, А.Ю., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Specific features of the use of artificial intelligence in the development of the architecture of intelligent fault-tolerant radar systems
von: Коsovets, M., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Specific features of the use of artificial intelligence in the development of the architecture of intelligent fault-tolerant radar systems
von: Коsovets, M., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Artificial intelligence in cloud-based mobile radar computing
von: Коsovets, M., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Specific features of the use of artificial intelligence in the development of the architecture of intelligent foult-tolerant radar systems
von: M. Kosovets, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Порівняння ефективності методів заповнення пропущених даних під час розроблення моделей прогнозування
von: Popov, Andrii
Veröffentlicht: (2025)

Зниження ризиків стратегій навчання з підкріпленням для догляду із дифузійними моделями
von: Tytarenko, Andrii
Veröffentlicht: (2024)

ПРО РЕЗУЛЬТАТИ ДОСЛІДЖЕНЬ НАУКОВОЇ ШКОЛИ ПРИ НАЦІОНАЛЬНІЙ АКАДЕМІЇ НАУК УКРАЇНИ «ДИНАМІКА ОБ’ЄКТІВ КОСМІЧНИХ ТЕХНОЛОГІЙ» У 2021–2025 РОКАХ
von: ALPATOV, A. P.
Veröffentlicht: (2026)

Метод побудови інтелектуальної системи рекомендацій для професійної орієнтації
von: Жабер, Амір Хассан
Veröffentlicht: (2023)

Stages and Main Problems of the Century-Long Control Theory and System Identification Development. Part 5. Principles and Problems in Control and Identification of Complex Systems of Various Nature Based on Cognitive Maps Impulse Processes Models
von: Romanenko, V., et al.
Veröffentlicht: (2024)

AGI-agent cognitive architecture agica - axiomatic approach
von: S. Kornieiev
Veröffentlicht: (2023)

Виявлення небезпечної поведінки в політиках імітації нейромережі для робототехніки для догляду
von: Tytarenko, Andrii
Veröffentlicht: (2024)

Теоретичний аналіз адсорбції різних сполук на гідрофільних та гідрофобних кремнеземах у порівнянні з активованим вугіллям
von: Gun'ko, V. M.
Veröffentlicht: (2019)

Формування медіакомпетентності викладача засобами аудіовізуальних технологій
von: Волошина, А.К., et al.
Veröffentlicht: (2010)

Математическая модель и подходы к решению обратной задачи при накоплении сейсмических сигналов в активном мониторинге
von: Мостовой, С.В., et al.
Veröffentlicht: (2008)

Моделирование акустического отклика от геологической среды
von: Гончар, А.И., et al.
Veröffentlicht: (2008)

Каустики на волновых фронтах в трансверсально-изотропных средах
von: Роганов, Ю.В.
Veröffentlicht: (2008)

Огляд методів виявлення раку молочної залози з використанням штучного інтелекту і методів поглибленого навчання
von: Naderan, Maryam
Veröffentlicht: (2021)

Deductive verification of requirements for event-driven architecture
von: Letichevsky, A., et al.
Veröffentlicht: (2013)

The practical aspect of using the artificial intellectual technology for building a multidimentional function CFAR for smart-handled LPI radar
von: M. Kosovets, et al.
Veröffentlicht: (2020)