Зображення обкладинки

КЕРУВАННЯ РОЗГОРТАННЯМ СТРИЖНЕВИХ КОНСТРУКЦІЙ, ЩО ТРАНСФОРМУЮТЬСЯ, З ВИКОРИСТАННЯМ НАВЧАННЯ З ПІДКРІПЛЕННЯМ

DOI: https://doi.org/10.15407/itm2025.01.063 The task of controlling the deployment of transformable rod structures for space applications is studied. An example of such structures is a mesh antenna truss, which is deployed using a cable-pulley system. The aim of the study is to develop an intellige...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2025
Автори:	KHOROSHYLOV, S. V., SHAMAKHANOV, V. K.
Формат:	Стаття
Мова:	Англійська
Опубліковано:	текст 3 2025
Теми:	конструкція що трансформується; навчання з підкріпленням; нейронна мережа; керування розгортанням.
Онлайн доступ:	https://journal-itm.dp.ua/ojs/index.php/ITM_j1/article/view/95
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Technical Mechanics

Репозитарії

Technical Mechanics

Схожі ресурси

Двовимірна модель навчання у спайкових нейронних мережах з гомеостазом та навчанням з підкріпленням
за авторством: Osaulenko, Viacheslav M.
Опубліковано: (2017)

Зниження ризиків стратегій навчання з підкріпленням для догляду із дифузійними моделями
за авторством: Tytarenko, Andrii
Опубліковано: (2024)

ІМПУЛЬСНЕ КЕРУВАННЯ ВІДНОСНИМ РУХОМ КОСМІЧНИХ АПАРАТІВ У КОВЗНОМУ РЕЖИМІ З ВИКОРИСТАННЯМ НАВЧАННЯ З ПІДКРІПЛЕННЯМ
за авторством: SOROCHINSKII, V. V., та інші
Опубліковано: (2025)

Оцінка класифікації зображень для перенесення навчання у згорткових нейронних мережах
за авторством: Мамута, М. С., та інші
Опубліковано: (2023)

Переваги та недоліки навчання багатошарової нейронної мережі за допомогою генетичного алгоритму
за авторством: Ковальчук, М.Л., та інші
Опубліковано: (2022)

КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕЛЕКТРОПОСТАЧАЛЬНОЇ КОМПАНІЇ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ГЛИБИННОГО НАВЧАННЯ
за авторством: Черненко, П.О., та інші
Опубліковано: (2018)

Багатокрокове прогнозування в лінеаризованих латентних просторах для навчання репрезинтацій
за авторством: Tytarenko, Andrii
Опубліковано: (2022)

Огляд методів машинного навчання для класифікації великих обсягів супутникових даних
за авторством: Lavreniuk, Mykola, та інші
Опубліковано: (2018)

Реалізація згорткової нейронної мережі з використанням Tensorflow платформ машинного навчання
за авторством: Томка, Ю.Я., та інші
Опубліковано: (2023)

Інтелектуальне керування орієнтацією космічних апаратів із використанням навчання з підкріпленням
за авторством: Хорошилов, С.В., та інші
Опубліковано: (2019)

Мультиагентне навчання з підкріпленням для оптимізації квантових схем
за авторством: Кирилов, І.І., та інші
Опубліковано: (2025)

Виявлення озброєних людей у відеопотоці з використанням згорткових нейронних мереж
за авторством: Колесницький, О. К., та інші
Опубліковано: (2023)

Аналіз зображень очного дна на основі машинного навчання
за авторством: Карась, О.В., та інші
Опубліковано: (2024)

Виявлення небезпечної поведінки в політиках імітації нейромережі для робототехніки для догляду
за авторством: Tytarenko, Andrii
Опубліковано: (2024)

Методи поліпшення точності діагностики деменції за допомогою скорочення розмірності ознак
за авторством: Naderan, Maryam, та інші
Опубліковано: (2019)

Прогнозування якості технологічних процесів методами штучних нейронних мереж
за авторством: Fedin, Serhii, та інші
Опубліковано: (2025)

Апаратна реалізація персептрона як базового вузла нейромереж
за авторством: Кожем'яко, В. П., та інші
Опубліковано: (2015)

Порівняльний аналіз методів автоматичної класифікації цифрових модуляцій на основі глибинних нейронних мереж
за авторством: Horbatyi, Ivan, та інші
Опубліковано: (2025)

Автоматизовані методи оцінки когерентності україномовних текстів з використанням методології машинного навчання
за авторством: Крамов, А.А., та інші
Опубліковано: (2020)

ЕНЕРГОЕФЕКТИВНЕ КЕРУВАННЯ НАСОСНИМИ УСТАНОВКАМИ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО ОЦІНЮВАЧА КООРДИНАТ
за авторством: Бур’ян, С.О., та інші
Опубліковано: (2020)

Двовимірна модель навчання у спайкових нейронних мережах з гомеостазом та навчанням з підкріпленням
за авторством: Осауленко, В.М.
Опубліковано: (2017)

Побудова семантичної моделі зображення з використанням машинного навчання на базі згорткових нейронних мереж
за авторством: Андон, П.І., та інші
Опубліковано: (2020)

Вибір провайдера хмарного сервісу на основі навчання з підкріпленням і репутації провайдерів
за авторством: Мирошникова, І.Ю., та інші
Опубліковано: (2014)

ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНІ ДОСЛІДЖЕННЯ СИСТЕМИ МЕДИЧНОГО ДІАГНОСТУВАННЯ ПАЦІЄНТІВ ЗА АНАЛІЗОМ КРОВІ НА ОСНОВІ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ КОХОНЕНА
за авторством: Колесницький, О. К., та інші
Опубліковано: (2014)

Проблеми і перспективи використання штучних нейронних мереж в енергетиці. Частина 2. Управління
за авторством: Voronovskiy, та інші
Опубліковано: (2007)

СУЧАСНИЙ СТАН, ЕЛЕМЕНТНА БАЗА ТА ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ХАРАКТЕРИСТИК НЕЙРООБЧИСЛЮВАЧІВ
за авторством: Кожем'яко, В. П., та інші
Опубліковано: (2017)

Прогнозування механізмів токсичної дії фенолів за допомогою ймовірнісної нейронної мережі в поєднанні з тестом Краскела–Уолліса
за авторством: Pushkarova, Yaroslava, та інші
Опубліковано: (2025)

Методи оптимізації та трансферне навчання для покращення виявлення пухлин мозку на основі МРТ-зображень
за авторством: Місоченко, С.Ю., та інші
Опубліковано: (2024)

Інформаційно-технологічний супровід інклюзивного навчання в Україні
за авторством: Шестакевич, Т.В., та інші
Опубліковано: (2017)

Застосування машинного навчання для уточнення чисельних метеорологічних прогнозів
за авторством: Дорошенко, А.Ю., та інші
Опубліковано: (2020)

Про один підхід побудови систем централізованих баз знань, які формуються методами навчання з підкріпленням
за авторством: Глибовець, М.М., та інші
Опубліковано: (2004)

ОДНОФАКТОРНЕ КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ ВУЗЛОВИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ НАВАНТАЖЕНЬ ЕНЕРГОСИСТЕМИ
за авторством: Черненко, П.О., та інші
Опубліковано: (2020)

Інтелектуальні системи прогнозування демографічних змін та їх вплив на маркетингові стратегії в ІТ-індустрії
за авторством: Угрин, Д.І., та інші
Опубліковано: (2024)

Практичні аспекти формування навчальних/тестових вибірок для згорткових нейронних мереж
за авторством: Томка, Ю.Я., та інші
Опубліковано: (2022)

Застосування технології глибинного навчання для побудови інтелектуальних автономних машин
за авторством: Білоконь, О.С.
Опубліковано: (2020)

ПРИНЦИПИ ПОБУДОВИ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ СИСТЕМИ АВТОМАТИЗОВАНОГО ДІАГНОСТУВАННЯ І ПРОГНОЗУВАННЯ РОЗВИТКУ ДЕФЕКТІВ ГІДРОАГРЕГАТІВ
за авторством: Кухарчук, В. В., та інші
Опубліковано: (2013)

ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ З ВРАХУВАННЯМ ЗМІНИ СТРУКТУРИ СПОЖИВАННЯ ПРОТЯГОМ РОКУ
за авторством: Черненко, П.О., та інші
Опубліковано: (2017)

ДОСЛІДЖЕННЯ РЕЗОНАНСНИХ ПЕРЕНАПРУГ У МАГІСТРАЛЬНИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ МЕРЕЖАХ 750 кВ З НЕСИНУСОЇДАЛЬНИМ ДЖЕРЕЛОМ СПОТВОРЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ
за авторством: Кучанський, В.В.
Опубліковано: (2018)

Моделювання динаміки ринку криптовалют з використанням інструментів машинного навчання
за авторством: Martjanov, Dmytro, та інші
Опубліковано: (2023)

Автоматична сегментація підшлункової залози з використанням ResNet-18 методу глибокого навчання
за авторством: Kakarwal, Sangeeta, та інші
Опубліковано: (2022)