Dissertations / Theses on the topic 'Нейроні мережі'
Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles
Consult the top 50 dissertations / theses for your research on the topic 'Нейроні мережі.'
Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.
You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.
Browse dissertations / theses on a wide variety of disciplines and organise your bibliography correctly.
Мороз, А. С., and О. Є. Петренко. "Засоби захисту інформації на основі нейронних мереж." Thesis, НТУ «ХПІ», 2020. http://openarchive.nure.ua/handle/document/14291.
Full textГірний, Микола Юрійович. "Використання штучного інтелекту для оцінювання розпізнавання зображень." Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2020. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/9420.
Full textГутман, А. І. "Застосування нейронних мереж для задач класифікації." Thesis, Київський національний університет технологій та дизайну, 2018. https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/11830.
Full textГреков, І. С., and М. Г. Заворотна. "Классификация нейронных сетей." Thesis, Кременчуцький льотний коледж, 2019. http://openarchive.nure.ua/handle/document/9373.
Full textКовнер, А. А. "Нейронні мережі в робототехніці." Thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/67036.
Full textЧернецький, Ігор Володимирович, Игорь Владимирович Чернецкий, and Ihor Volodymyrovych Chernetskyi. "Штучні нейронні мережі в практичній мікробіології." Thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/66952.
Full textБулашенко, Андрій Васильович, Андрей Васильевич Булашенко, Andrii Vasylovych Bulashenko, and В. О. Коваль. "Ймовірнісна нейронна мережа." Thesis, Видавництво СумДУ, 2010. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/21033.
Full textШаповалов, М. С., Олександр Юрійович Заковоротний, and В. М. Гугнін. "Нейронні мережі адаптивної резонансної теорії в задачах розпізнавання." Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2017. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/45201.
Full textStrukov, D. D., and O. Y. Myronchuk. "Application of neural networks for solving interpolation tasks." Thesis, National Aviation University, 2021. https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/50536.
Full textArtificial neural networks (ANN) are fundamental solution for most of nowadays algorithmic and optimization problems. The most frequently encountered artificial neuron models are neurons with multiple inputs and single output, named feedforward neural network (FNN).
Штучні нейронні мережі (ANN) є фундаментальним рішенням для більшості сучасних задач алгоритмізації та оптимізації. Найбільш часто зустрічаються моделі штучних нейронів - це нейрони з кількома входами та єдиним виходом, названі нейронною мережею прямого пересилання (FNN).
Коваленко, Володимир Володимирович. "Кіберфізична система розумної парковки на основі технології комп’ютерного зору." Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2022. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/11951.
Full textКлепікова, Світлана Володимирівна. "Управління енергоефективністю промислового підприємства." Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/42910.
Full textThesis for granting the Degree of Candidate of Economic Sciences in specialty 08.00.04 - economy and management of the enterprises (by types of economic activity). - National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Kharkiv, 2019. The thesis is devoted to actual problems of theoretical, methodical and practical aspects of management of energy efficiency of an industrial enterprise. In the dissertation the theoretical basis is investigated, a variety of formulations of concepts "energy efficiency", "energy saving", "energy management", "energy efficiency management" are considered and their use in work is determined. It is proposed to evaluate the energy efficiency of the enterprise by the indicator of energy intensity, which is the ratio of two economic values: the annual cost of energy resources to the cost of production. It is taken into account that the management of energy efficiency of an industrial enterprise is based on the general principles of the theory of control, according to which the control system consists of two subsystems - the managing one, and the controlled one, which is exposed to the control and has the effect (influence) of the control subsystem. Emphasis is placed on the fact that tasks and conditions formulated by higher hierarchical levels of energy efficiency management are a particularly important factor of influence. It is established that the task of improving the energy efficiency of industrial enterprises of the Ukrainian economy requires the creation of appropriate conditions at all levels of government. Such levels are: state, sectoral, regional and enterprise level. It has been established that conceptually levels of energy efficiency management systems can be represented as a hierarchical feedback loop. The conducted analysis of the regulatory framework in the field of energy efficiency and energy saving showed that at each stage of energy efficiency management specific tasks were defined for ensuring the process of implementation of state policy, with the nature of tasks for each of the levels having its own specificity. It was found that after the first world energy crisis, industrialized countries paid much attention to solving the problem of improving the energy efficiency of their economies and gained considerable experience in this direction, which was reflected in the international standard ISO 50001: 2011 "Energy Management Systems", which was further supplemented by a number of improving of the provisions in ISO 50001: 2018 "Energy management systems. Requirements and Guidelines for Implementation, "which implements PDCA Continuous Improvement Management. This standard should be implemented in the regulatory acts when implementing the "Energy Strategy of Ukraine to 2035". On the basis of the conducted analysis of the Laws of Ukraine on energy saving, international and national standards, the methodology of energy audit, it is established the expediency of introducing amendments to take into account the multiplicative and synergistic effects of saving energy resources in the modernization of energy equipment. The results of the analysis made it possible to correlate the level of ISO 50001 implementation by countries with the indicator of energy intensity, namely reducing it with the widespread introduction of energy management systems in industry, which allowed to reduce energy consumption per unit of production for the period 2000 - 2017 by almost 20%. Increasing GDP energy efficiency for Ukraine is a particularly important area of economic development. Significant investments are needed to improve energy efficiency, and the search for domestic investment sources is of particular importance for the country, for which it is desirable to have a toolkit for calculating the projected value of energy savings for the enterprise. It was found that the main levers for improving the energy efficiency of the leading countries were investment and improved governance. A significant increase in energy efficiency can be achieved by improving the management of energy efficiency of industrial enterprises; improving the energy efficiency of industrial enterprises, improving management and implementing the ISO 50001 standard. It is proposed and substantiated the feasibility of using the neural network method in the energy efficiency management of an industrial enterprise to determine the energy intensity index, which can be used for prompt provision of information on forecasted cost savings due to energy savings with multiple refinements in the process of determining the final values of the production form for the next year policies, setting up annual energy efficiency plans, planning other indicators production, on which the energy efficiency of an industrial enterprise depends. The methodical approach of determination of the index of energy intensity of the enterprise with the help of artificial neural networks (ANN), with the use of methods of expert estimations, a priori ranking and correlation-regression analysis is developed. An economic and mathematical model was created bas ed on a multilayer directional perceptron synthesized by the genetic algorithm method. The efficiency of the methodological approach was checked, as well as its testing according to the statistics of the leading Kharkiv enterprises. In the process of testing and analyzing its results, the conclusions were drawn about the need for: systematic accumulation of annual statistics, both the indicator itself and the factors that influence it; analysis of calculations and establishment of correctness of data accounting; identifying typical differences in the interpretation of a factor and making appropriate adjustments; taking into account the features of the enterprise; carrying out with the help of ANN research on the choice of rational values of production indicators - input values of the neural network that affect the indicator of energy intensity; studies on improving accuracy and forecasting due to changes in the structure and type of neural network, etc. Such a wide range of functions and the need for their systematic implementation led to the conclusion that it is advisable to create in the management structure of an industrial enterprise a structure that would include specialists capable of performing these functions - the Intelligent Energy Management Group (IEM). The practical result of the dissertation work on taking into account the multiplicative and synergistic effects is: first, the conclusion about the expediency of taking into account these effects when conducting an internal energy audit, for which it is necessary to make appropriate additions to its methodology of its conduct; secondly, the conclusion about the expediency of introducing into the legislative and regulatory acts the amendments that stimulate the enterprises to prioritize the modernization of power equipment with multiplicative and synergistic effect (as such, which provides significant savings of fuel and energy resources at the state level). Recommendations are given on the use of the results of work at different hierarchical levels of energy efficiency management and in other types of industrial enterprise management.
Бурау, Н. І., and С. С. Рупіч. "Нейронна мережа для багатокласової дiагностики об’єктiв." Thesis, НТУ "ХПІ", 2016. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/25891.
Full textАзарова, А. О., and О. В. Антонюк. "Математичне моделювання конкурентної сили підприємства з використанням нечітко-нейронних технологій." Thesis, ВНТУ, 2009. http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/23614.
Full textКлепікова, Світлана Володимирівна. "Управління енергоефективністю промислового підприємства." Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/42909.
Full textThesis for granting the Degree of Candidate of Economic Sciences in specialty 08.00.04 – economy and management of the enterprises (by types of economic activity). – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Kharkiv, 2019. The thesis is devoted to actual problems of theoretical, methodical and practical aspects of management of energy efficiency of an industrial enterprise. In the dissertation the theoretical basis is investigated, the variety of formulations of the concepts of "energy efficiency", "energy saving", "energy efficiency management" and the use of them in work are considered. The Laws of Ukraine on energy conservation, the international and national standards, the methodology of energy audit are analyzed, and the expediency of introducing the corresponding additions to take into account the multiplicative and synergetic effects of energy resources saving during the modernization of the power equipment is established. It is suggested and justified the feasibility of using artificial neural networks (ANN) in the management of energy efficiency of an industrial enterprise. The method of determination of the energy intensity of an enterprise with the help of ANN is developed, with the involvement of expert estimation methods, a priori ranking and correlation-regression analysis. A mathematical model based on a multilayered straightforward perceptron synthesized by the genetic algorithm method was created. The efficiency of the methodological approach was checked, as well as its testing according to the statistics of the leading Kharkiv enterprises. In the process of testing and analyzing its results, the conclusions were drawn about the need for: systematic accumulation of annual statistics, both the indicator itself and the factors that influence it; analysis of calculations and establishment of correctness of data accounting; identifying typical differences in the interpretation of a factor and making appropriate adjustments; taking into account the features of the enterprise; carrying out with the help of ANN research on the choice of rational values of production indicators - input values of the neural network that aff ect the indicator of energy intensity; studies on improving accuracy and forecasting due to changes in the structure and type of neural network, etc. Such a wide range of functions and the need for their systematic implementation led to the conclusion that it is advisable to create in the management structure of an industrial enterprise a structure that would include specialists capable of performing these functions - the Intelligent Energy Management Group (IEM). The practical result of the dissertation work on taking into account the multiplicative and synergistic effects is: first, the conclusion about the expediency of taking into account these effects when conducting an internal energy audit, for which it is necessary to make appropriate additions to its methodology of its conduct; secondly, the conclusion about the expediency of introducing into the legislative and regulatory acts the amendments that stimulate the enterprises to prioritize the modernization of power equipment with multiplicative and synergistic effect (as such, which provides significant savings of fuel and energy resources at the state level). Recommendations are given on the use of the results of work at different hierarchical levels of energy efficiency management and in other types of industrial enterprise management.
Чернишов, Д. І. "Інформаційна технологія інтелектуального розпізнавання малорозмірних об'єктів на місцевості." Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72121.
Full textБолбас, Ю. А., and М. Г. Заворотна. "Выбор структуры нейронной сети для выполнения функций распознавания." Thesis, ХНУРЕ, 2019. http://openarchive.nure.ua/handle/document/8475.
Full textАвдєйонок, Ірина Ігорівна. "Фотонна інтегральна схема для систем з штучним інтелектом." Master's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/41180.
Full textThe dissertation is devoted to the development of a photonic integrated circuit for a neural network. Integrated circuits are an integral part of modern technology. Most of the functional units can be replaced by a photonic component (diodes, waveguides, filters and amplifier) to create a photonic integrated circuit. Photonic integrated circuits have several advantages: they have a higher speed of processing and transmission of information, a larger bandwidth and less energy loss. The most common is the use of hybrid circuits, namely part of the elements of the integrated system is integrated by photonic elements. The first section is devoted to the study of modern development of neural networks. Hardware implementations of neurons and neural networks are considered. A patent search for neuronal modeling was also performed. The second section considers modern architectures of the photon integrated circuit. A new structure of the integrated circuit and its manufacturing technology were proposed. For this purpose, the structure of the lithographic installation was proposed and the technical task was formulated. The third section is devoted to the design of the lithographic system. Dimensional calculations, calculation of structure of optical system were carried out. After the design, the system was analyzed, namely the optimization of the calculated system, energy calculation, and aberration analysis. The fourth section examines the Hopfield neural network, its mathematical model. Based on which a program was developed to model the Hopfield network and calculate weights. The fifth section is devoted to experimental research. A prototype of a photonic integrated system was developed. Experiments were performed: the study of the waveguides of the system for their further implementation and the study of the current prototype. The sixth section is devoted to the development of a startup project.
Скрипець, В. В. "Проектування системи безпілотного автомобіля з використанням нейроних мереж." Thesis, Національний авіаційний університет, 2020. https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/50976.
Full textСкрипець, В. В. "Проектування системи безпілотного автомобіля з використанням нейроних мереж." Thesis, Національний авіаційний університет, 2020. https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/51031.
Full textШаєхов, А. Ф. "Інформаційна технологія прогнозування рівня обслуговування користувачів мобільної мережі." Master's thesis, Сумський державний університет, 2019. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/76738.
Full textНечипорук, В. В. "Нейронна система визначення користувацьких переваг." Thesis, Національний авіаційний університет, 2020. https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/51062.
Full textМоскаленко, Д. М. "Підсистема збору та визначення розподільчих рис даних соціальних мереж в системі виявлення кіберзагроз." Thesis, Чернігів, 2021. http://ir.stu.cn.ua/123456789/22463.
Full textМетою даної кваліфікаційної роботи є розробка підсистеми збору та визначення розподільчих рис даних соціальних мереж в системі виявлення кіберзагроз. Об'єктом дослідження є методи та моделі обробки природної мови за допомогою нейронних мереж. Предметом дослідження є методи та моделі збору та визначення особливостей розподілу даних соціальних мереж у системі виявлення кіберзагроз. В роботі проведено аналіз загроз в соціальних мережах спричинених небезпечними повідомленнями, а також аналіз задачі визначення емоційного тону текстових даних у соціальних мережах. Побудована архітектура та визначені методи та моделі обробки природньої мови та автоматизованої класифікації. В результаті чого була розроблена підсистема збору та визначення розподільчих рис даних соціальних мереж в системі виявлення кіберзагроз. Методи дослідження. В основі досліджень лежить архітектура системи збору даних з соціальної мережі Twitter яка використовує методи машинного навчання та штучного інтелекту для обробки та визначення розподільчих рис даних повідомлень користовачів [47]. Реалізація програмного забезпечення виконувалась з використанням мови програмування Python за підтримки бібліотеки програмного забезпечення з відкритим кодом для машинного навчання TensorFlow та Keras. Результати представлені у вигляді таблиць та ілюстрацій, що демонструють правильність вибору методів збору та визначення розподільчих рис даних соціальних мереж в системі виявлення кіберзагроз на прикладі класифікації повідомлень. Результати роботи можуть бути використані для подальшої розробки системи пошуку наприклад загроз від онлайн хижаків, користувачів які попагандують ідеї тероризму чи екстремізму у соціальних мережах або перекваліфікації для пошуку повідомлень іншого характеру.
Александренко, Т. В. "Нейронна мережа в задачі управління параметрами клімату при зберіганні борошна." Master's thesis, Сумський державний університет, 2021. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/86781.
Full textГофман, Є. О., А. О. Олійник, and С. О. Субботін. "Метод структурно-параметричного синтезу нейро-фаззі мереж." Thesis, Сумський державний університет, 2012. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/28805.
Full textПаржин, Юрій Володимирович, О. В. Романішин, and М. В. Чурсін. "Нова парадигма побудови штучних нейронних мереж." Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2016. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/46616.
Full textГородничий, В. О. "Інтелектуальна інформаційна система відновлення зображень за допомогою генеративної змагальної мережі." Master's thesis, Сумський державний університет, 2020. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/82387.
Full textДорогий, Я. Ю. "Вплив параметрів згорточних нейронних мереж на якість розпізнавання людини за фотопортретом." Thesis, Сумський державний університет, 2012. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/28513.
Full textПетров, О. С. "ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ОЦІНКИ РІВНЯ ЗАХИЩЕНОСТІ ІНФОРМАЦІЇ." Thesis, НАУ, 2014. http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/11539.
Full textДаниленко, Олександр Федорович, and С. Ю. Ягнюков. "Інтерфейс для забезпечення взаємодії процесора та пристрою, що реалізує нейронну мережу." Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2016. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/47139.
Full textГригоренко, Ігор Володимирович, and О. В. Харченко. "Використання нейронної мережі для контролю функціонування лазерної системі тестового контролю." Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2016. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/47463.
Full textБріль, Андрій Сергійович, and Andriy Brilʹ. "Розробка системи підтримки прийняття рішень на основі розпізнавання зображень." Master's thesis, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2019. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/30717.
Full textThis paper is about developing a decision support system based on image recognition, namely their segmentation. Implemented a software product for segmenting and analyzing input images to display recognition results. Methods and tools used to implement this: Python programming language Keras library, NumPy and TensorFlow. Practical meaning. A system for image segmentation with ease of downloading and analyzing them and getting meaningful information about the results obtained.
Ф, Брунь В. "Концептуальні підходи до навчання нейронних мереж." Thesis, Київ, Національний авіаційний університет, 2012. http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/18857.
Full textПомпа, Костянтин Віталійович. "Нейронна мережа для виявлення повторних новоутворень у мозку пацієнта на МРТ-зображенні." Master's thesis, Київ, 2019. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/27735.
Full textThe volume of the master's dissertation is 77 pages, contains 25 figures, 6 tables. In total, 53 sources were processed. The work is devoted to the creation of an informative neural network for the detection of recurrence of the brain tumor. The developed system can be used for postoperative monitoring of changes in the affected area of the tumor, as well as for research in the field of neural networks and medicine. The purpose of the work is to create an informative neural network for the detection of recurrent neoplasms in the patient's brain. The object of the study is a neural network for the segmentation of MRI images. The subject of the study is the characteristics of MRI images and the information neural network tested in the development environment of Python. In the master's dissertation the necessity of creation of the informative neural network, its efficiency in comparison with other existing neural networks is substantiated. The developed neural network allows to detect recurrence of tumors of the brain. In addition, the architecture of this neural network combination can be improved. In the development environment of Python, a neural network ensemble was created and the accuracy of the recognition of the brain tumors was checked.
Арутюнов, Е. Р. "Сегментацiя зображень пневмонії та пухлини за допомогою згорткових нейронних мереж з набором даних MNIST." Thesis, ХНУРЕ, 2022. https://openarchive.nure.ua/handle/document/20295.
Full textЯковів, Іван Іванович. "Інтелектуальний аналіз показів сенсорних мереж для моніторингу об’єкта інформаційної діяльності." Thesis, Київ / НАУ. – Київ: Вид-во НАУ, 2017. http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/26870.
Full textДунець, Роман Богданович, Юрій Павлович Рак, Олег Богданович Зачко, and Тарас Євгенович Рак. "Використання нейронних мереж при обґрунтуванні регіональних портфелів проектів удосконалення безпеки життєдіяльності." Thesis, Використання нейронних мереж при обґрунтуванні регіональних портфелів проектів удосконалення безпеки життєдіяльності / Р.Б. Дунець, Ю.П. Рак, О.Б. Зачко, Т.Є. Рак // Сучасні комп‘ютерні системи та мережі: розробка та використання: матеріали 4-ої Міжнародної науково-технічної конференції ACSN-2009. – Львів: НВФ "Українські технології", 2009. – С. 278-280, 2009. http://hdl.handle.net/123456789/2489.
Full textДунець, Роман Богданович, Юрій Павлович Рак, Олег Богданович Зачко, and Тарас Євгенович Рак. "Використання нейронних мереж при обґрунтуванні регіональних портфелів проектів удосконалення безпеки життєдіяльності." Thesis, Використання нейронних мереж при обґрунтуванні регіональних портфелів проектів удосконалення безпеки життєдіяльності / Р.Б. Дунець, Ю.П. Рак, О.Б. Зачко, Т.Є. Рак // Сучасні комп‘ютерні системи та мережі: розробка та використання: матеріали 4-ої Міжнародної науково-технічної конференції ACSN-2009. – Львів: НВФ "Українські технології", 2009. – С. 278-280, 2009. http://sci.ldubgd.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/7841.
Full textКуць, Н. М. "Перспективи штучного інтелекту та комп’ютеризації в мистецтві." Thesis, Київський національний університет технологій та дизайну, 2019. https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/13762.
Full textКонцевич, Валерій Георгійович, Валерий Георгиевич Концевич, Valerii Heorhiiovych Kontsevych, and В. В. Дегтярь. "Расширение сфер использования нейронных сетей." Thesis, Издательство СумГУ, 2011. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24940.
Full textЧумаченко, Д. И. "Применение нейронных сетей на примере многослойного персептрона для аппроксимации данных." Thesis, Издательство СумГУ, 2011. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/25275.
Full textПочтар, Ю. О., and С. П. Вислоух. "Використання алгоритмів штучних нейронних мереж для розв'язання технологічних задач." Thesis, Вид-во СумДУ, 2005. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/20079.
Full textМихайленко, В. С., and Р. Ю. Харченко. "Нейро-нечеткие технологии в системах поддержки принятия решений." Thesis, Сумський державний університет, 2012. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/28763.
Full textГайдук, Ірина Вадимівна. "Вирішення транспортної задачі методами машинного навчання." Master's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/46504.
Full textMaster’s thesis: 87 pages, 27 figures, 24 tables, 21 sources. Theme: The classical problem of optimal transportation. The conducted research solves it by known methods, their advantages and disadvantages, the necessary conditions for the existence of an optimal solution. This was a proposed machine method for solving problems with the construction and model of learning based on a generative neural network. The paper considered general information on the method of solving the problem of optimal transportation with its unbalance and scalability. The results of three different types of problems solved by the machine learning method were analyzed. The subject of the study is the classical problem of optimal transportation in three different types. The subject of research is the methods of machine learning, in particular the generative competitive neural network.
Зайяд, Абдаллах Мухаммед. "Ecrypted Network Classification With Deep Learning." Master's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/34069.
Full textThis dissertation consists of 84 pages, 59 Figures and 29 sources in the reference list. Problem: As the world becomes more security conscious, more encryption protocols have been employed in ensuring suecure data transmission between communicating parties. Network classification has become more of a hassle with the use of some techniques as inspecting encrypted traffic can pose to be illegal in some countries. This has hindered network engineers to be able to classify traffic to differentiate encrypted from unencrypted traffic. Purpose of work: This paper aims at the problem caused by previous techniques used in encrypted network classification. Some of which are limited to data size and computational power. This paper employs the use of deep learning algorithm to solve this problem. The main tasks of the research: 1. Compare previous traditional techniques and compare their advantages and disadvantages 2. Study previous related works in the current field of research. 3. Propose a more modern and efficient method and algorithm for encrypted network traffic classification The object of research: Simple artificial neural network algorithm for accurate and reliable network traffic classification that is independent of data size and computational power. The subject of research: Based on data collected from private traffic flow in our own network simulation tool. We use our proposed method to identify the differences in network traffic payloads and classify network traffic. It helped to separate or classify encrypted from unencrypted traffic. 6 Research methods: Experimental method. We have carried out our experiment with network simulation and gathering traffic of different unencrypted protocols and encrypted protocols. Using python programming language and the Keras library we developed a convolutional neural network that was able to take in the payload of the traffic gathered, train the model and classify the traffic in our test set with high accuracy without the requirement of high computational power.
Кит, М. О. "Математичні моделі і методи прогнозування забруднення повітря на основі нейронних мереж." Thesis, ХНУРЕ, 2020. http://openarchive.nure.ua/handle/document/12128.
Full textМихайленко, Дмитро Геннадійович, Дмитрий Геннадьевич Михайленко, Dmytro Hennadiiovych Mykhailenko, Жан Володимирович Деркач, Жан Владимирович Деркач, and Zhan Volodymyrovych Derkach. "Прогнозування банкрутства підприємства на основі використання апарату нейронної мережі." Thesis, Видавництво СумДУ, 2010. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/15570.
Full textЛипова, Ольга Миколаївна. "Прогнозна модель на базі штучних нейронних мереж." Магістерська робота, Київський національний університет технологій та дизайну, 2021. https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/19453.
Full textГоловенько, В. О., and О. П. Войтович. "Система виявлення фейкових облікових записів у соціальній мережі «Facebook»." Thesis, ВНТУ, 2019. http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/24229.
Full textThe metrics of signs of fake accounts in social networks are proposed. Based on the proposed metrics and the use of the neural network, the system of detecting fake accounts in the Facebook social network was developed and tested.
Щіпський, Анатолій Володимирович, and Anatoly Shchipsky. "Метод розпізнавання нечітких символів з використанням нейронної мережі." Master's thesis, ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, Кафедра радіотехнічних систем, м. Тернопіль, Україна, 2021. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36678.
Full textThe qualification paper proposes an approach to localized text recognition based on a combination of recurrent, convolutional neural networks (CRNN) and the CTC-loss algorithm. This neural network architecture is implemented using the Python programming language. An experiment was performed on two data sets, based on the results of which graphs of changes during training of the loss function, Levenstein distance and accuracy of recognition on the training and two test data sets were constructed.
ВСТУП 7 РОЗДІ 1. ОСНОВНА ЧАСТИНА 9 1.1. Огляд методів розпізнавання нечітких символів на графічних стендах 9 1.2. Локалізація тексту 10 1.3 Розпізнавання тексту 13 1.4 Висновки до розділу 1 21 РОЗДІЛ 2. ОСНОВНА ЧАСТИНА 22 2.1. Підхід із застосуванням CRNN-архітектури нейронних мереж 22 2.2. Повнозв'язний шар 22 2.3. Згортковий шар 24 2.4. Шар субдискретизації 25 2.5. Шар нормалізації за міні-батчами 26 2.6. Рекурентний шар 27 2.7. CTC loss 33 2.8. Висновки до розділу 2 39 РОЗДІЛ 3. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 40 3.1. Метод розпізнавання нечітких символів 40 3.2 Експериментальні дослідження 41 3.3. Висновки до розділу 3 44 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 45 4.1. Охорона праці 45 4.2. Безпека в надзвичайних ситуаціях 47 4.3. Висновки до розділу 4 51 ВИСНОВКИ 52 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 53 ДОДАТКИ 58
Зубенко, О. В., Л. М. Семенова, O. V. Zubenko, and L. M. Semenova. "Artificial Neural Networks and Their Current Level of Development." Thesis, Міжнародний гуманітарний університет; Південний регіональний центр Національної академії правових наук України, 2018. http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/24113.
Full textВ роботі розглянуто нейронні мережі як один з провідних сучасних напрямків розвитку інформаційних технологій. Представлено загальну концепцію нейронної мережі, основні різновиди таких мереж та їх сучасний рівень розвитку.