Хаймуді Е. К. Моделі та методи розпізнавання класів багатопараметричних об'єктів на основі штучних нейронних мереж

English version

Дисертація на здобуття ступеня кандидата наук

Державний реєстраційний номер

0404U002653

Облікова картка дисертації

0404U002653.pdf

Здобувач

Спеціальність

  • 05.13.23 - Системи та засоби штучного інтелекту

09-06-2004

Спеціалізована вчена рада

Д 35.813.01

Анотація

Дисертація присвячена розробці архітектури та методик використання інтелектуальної системи розпізнавання образів на основі штучних нейронних мереж (ШНМ) із конкуренційним навчанням. Запропоновано метод попередньої обробки даних ШНМ, що передбачає розширення вимірності простору реалізацій на основі геометричного підходу. Для візуалізації результатів розпізнавання запропоновано модель тривимірної карти особливостей. Результати роботи використані при розв'язанні задач діагностування в стоматології, розпізнавання та візуалізації мовних образів.

Читати повністю

Файли

DYS-Liter.doc

DYS-Tytul.doc

DYS-dadatk.doc

DYS-list-dodatk.doc

DYS-rozd_1.doc

DYS-rozd_2.doc

DYS-rozd_3.doc

DYS-rozd_4.doc

DYS-vstyp.doc

DYS-zmist.doc

aref.doc

Схожі дисертації

0523U100039

Мельникова Наталія Іванівна

Моделі та методи підтримки персоналізованих рішень у медичних системах.

0421U102573

Власенко Олександр Миколайович

Методи та моделі інтелектуалізації процесів оперативного аналізу ризиків на основі м’яких обчислень

0521U101170

Повхан Ігор Федорович

Методи та принципи побудови дерев класифікації дискретних об’єктів для інтелектуального аналізу даних.

0521U100926

Павлишенко Богдан Михайлович

Методи інтелектуального аналізу консолідованих даних для підтримки прийняття рішень

0421U101008

Міщук Олександра Сергіївна

Нейроподібні методи та засоби прогнозування параметрів забруднення атмосферного повітря