Добірка наукової літератури з теми "Метод кластеризації"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Метод кластеризації".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Статті в журналах з теми "Метод кластеризації"
Kobylin, O. A., S. O. Vyskrebentseva та R. V. Petrova. "ОБРОБКА ДАНИХ, ЩО МІСТЯТЬ ПРОПУСКИ В ЗАДАЧАХ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 5, № 57 (30 жовтня 2019): 45–50. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2019.5.045.
Повний текст джерелаХанін, O., В. Лотиш, Л. Гуменюк та П. Гуменюк. "Удосконалений метод χ 2-кластеризації та його застосування до аналізу аварійності на автомобільному транспорті." КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, № 36 (28 листопада 2019): 88–96. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2019-36-23.
Повний текст джерелаShakhovska, N. B., та N. I. Melnykova. "Нові методи та рішення щодо побудови моделі поведінки користувачів". Scientific Bulletin of UNFU 30, № 5 (3 листопада 2020): 76–83. http://dx.doi.org/10.36930/40300513.
Повний текст джерелаБодянський, Є. В., А. Ю. Шафроненко та І. М. Климова. "Метод адаптивної достовірної нечіткої кластеризації даних на основі еволюційного алгоритму". Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил, № 2(68) (21 квітня 2021): 80–83. http://dx.doi.org/10.30748/zhups.2021.68.10.
Повний текст джерелаBulba, S., V. Davydov та H. Kuchuk. "МЕТОД РОЗПОДІЛУ РЕСУРСІВ МІЖ КОМПОЗИТНИМИ ЗАСТОСУНКАМИ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 4, № 50 (12 вересня 2018): 99–104. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.4.099.
Повний текст джерелаУдовенко, С. Г., Д. В. Келембет та О. В. Тесленко. "Комбінований метод нечіткої кластеризації даних в системах технічної діагностики". Системи обробки інформації, № 1(160), (30 березня 2020): 7–17. http://dx.doi.org/10.30748/soi.2020.160.01.
Повний текст джерелаОрленко, Н. С., К. М. Мажуга, М. Б. Душар та В. В. Маслечкін. "ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ІЄРАРХІЧНИХ МЕТОДІВ КЛАСТЕРІЗАЦІЇ, ПРИДАТНИХ ДЛЯ ОБРОБЛЕННЯ ДАНИХ МОРФОЛОГІЧНИХ ОЗНАК СОРТІВ РОСЛИН". Вісник Полтавської державної аграрної академії, № 2 (28 червня 2019): 261–69. http://dx.doi.org/10.31210/visnyk2019.02.35.
Повний текст джерелаЛанде, Д. В., Л. Страшной та І. В. Балагура. "Метод формування та кластеризації кореляційних мереж понять". Реєстрація, зберігання і обробка даних 23, № 2 (29 червня 2021): 27–36. http://dx.doi.org/10.35681/1560-9189.2021.23.2.239209.
Повний текст джерелаБойченко, О. С., та П. В. Поздняков. "Метод багатокритерійної кластеризації бездротової інформаційно-комунікаційної мережі". Системи обробки інформації, № 1(152) (27 березня 2018): 80–86. http://dx.doi.org/10.30748/soi.2018.152.12.
Повний текст джерелаGorokhovatskyi, V., A. Vasylchenko, K. Manko та R. Ponomarenko. "ДОСЛІДЖЕННЯ МОДИФІКАЦІЙ МЕТОДУ ВСТАНОВЛЕННЯ РЕЛЕВАНТНОСТІ ЗОБРАЖЕНЬ ОБ’ЄКТІВ ЗА ОПИСАМИ У ВИГЛЯДІ МНОЖИНИ ДЕСКРИПТОРІВ КЛЮЧОВИХ ТОЧОК". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 5, № 51 (30 жовтня 2018): 74–78. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.5.074.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Метод кластеризації"
Паливода, В. В. "Метод когнітивної кластеризації". Thesis, Київський національний університет технологій та дизайну, 2018. https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/11823.
Повний текст джерелаМанзюк, Едуард Андрійович. "Метод агрегативної кластеризації на базі послідовного підходу". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2021. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/11007.
Повний текст джерелаМанзюк, Едуард Андрійович. "Метод агрегативної кластеризації на базі послідовного підходу". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2021. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/10870.
Повний текст джерелаБезменова, Ольга Миколаївна. "Про результати діагностування наявності захворювань з використанням алгоритмів класифікації на основі нечітких правил". Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2016. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/45814.
Повний текст джерелаКулік, Євгенія Сергіївна, Евгения Сергеевна Кулик, Євгенія Сергіївна Кулік, Захар Вікторович Козлов, Захар Викторович Козлов та Zakhar Viktorovych Kozlov. "Використання SR-дерев у щільнісному методі кластеризації числових просторів DBSCAN". Thesis, Cумський державний університет, 2016. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/46528.
Повний текст джерелаСмирнов, Олександр Владиславович. "Визначення емоційного стану людини на базі аналізу голосових характеристик". Master's thesis, Київ, 2018. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/23637.
Повний текст джерелаThe purpose of this work is to study the voice signals in the frequency and time domain for the identification of objective parameters that allow to classify a person's voice by emotional coloring According to the research, software was developed using the Mathlab 2014a software package. As a result of the work: created new methods of voice processing, which provide for use to characterize the psychological type of person; obtained results that can be used in psychiatry for qualitative evaluation of emotional and volitional disorders in various psychological pathologies; to assess staffing potential of employees; law enforcement systems and security measures in the direction of detecting aggressively colored voices may become an important use of such methods; Software has been developed that allows you to classify a person's voice depending on her emotional state.
Целью данной работы является исследование голосовых сигналов в частотной и временной области для идентификации объективных параметров, позволяющих классифицировать голос человека по эмоциональной окраске. По проведенным исследованиям разработанное программное обеспечение с использованием программного пакета Mathlab 2014a. В результате выполнения работы: созданы новые методы обработки голоса, которые предусматривают использование для характеристики психологического типа человека; полученные результаты, которые в дальнейшем могут быть использованы в психиатрии для качественной оценки эмоционально-волевых нарушений при различных психо-патологии; для оценки кадрового потенциала работников; важным применением подобных методов могут стать правоохранительные системы и средства безопасности в направлении выявления агрессивно окрашенных голосов; разработано программное обеспечение, позволяющее классифицировать голос человека в зависимости от его эмоционального состояния.
Костельна, Тамара Валентинівна. "Кіберфізична система виявлення просторових аномалій руху суден на основі методу кластеризацї маршрутів". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2021. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/10344.
Повний текст джерелаФедоренко, Є. Д., та Д. Є. Яндуков. "Виявлення колективних аномалій у часових рядах". Thesis, ХНУРЕ, 2021. https://openarchive.nure.ua/handle/document/16429.
Повний текст джерелаМельникова, П. А. "Поиск аномалий во временных рядах на основе оценивания их параметров". Thesis, ХНУРЕ, 2021. https://openarchive.nure.ua/handle/document/16436.
Повний текст джерелаБешлей, Галина Володимирівна. "Моделі та метод оптимального розподілу мережних ресурсів в програмно-конфігурованих гетерогенних мережах мобільного зв'язку". Diss., Національний університет "Львівська політехніка", 2021. https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/56768.
Повний текст джерелаЧастини книг з теми "Метод кластеризації"
БЕРИКОВ, ВЛАДИМИР БОРИСОВИЧ, та ИВАН АЛЕКСАНДРОВИЧ НОВИКОВ. "МОДЕЛЬ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНО ЭФФЕКТИВНЫЙ МЕТОД АНСАМБЛЕВОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ". У ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ, 10–11. TORUS PRESS, 2018. http://dx.doi.org/10.30826/idp201801.
Повний текст джерелаХАНЫКОВ, ИГОРЬ ГЕОРГИЕВИЧ. "МОДЕЛЬ СКОРОСТНОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ПИКСЕЛЕЙ ИЗОБРАЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ МЕТОДА УОРДА". У ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ, 112–13. TORUS PRESS, 2018. http://dx.doi.org/10.30826/idp201851.
Повний текст джерелаТези доповідей конференцій з теми "Метод кластеризації"
Налапко, О. Л., В. Г. Козлов та О. О. Звєрєв. "Метод кластеризації даних на основі еволюційної оптимізації котячих зграй". У NEW DEVELOPMENT AREAS OF DIGITALIZATION AT THE BEGINNING OF THE THIRD MILLENNIUM. Baltija Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.30525/978-9934-26-172-5-6.
Повний текст джерелаАйрапетян, Жирайр Сережаевич, Дмитрий Сергеевич Фролов та Борис Григорьевич Миркин. "Метод максимального правдоподобия для обобщения нечетких множеств в таксономиях". У Математические основы информатики и информационно-коммуникационных систем. Crossref, 2021. http://dx.doi.org/10.26456/mfcsics-21-15.
Повний текст джерела