Увійти

Готові списки джерел за темами / Нейронна мержа / Дисертації

Дисертації з теми "Нейронна мержа"

Щоб переглянути інші типи публікацій з цієї теми, перейдіть за посиланням: Нейронна мержа.

Автор: Grafiati

Опубліковано: 30 травня 2022

Оновлено: 31 травня 2022

Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями

Оберіть тип джерела:

Ознайомтеся з топ-50 дисертацій для дослідження на тему "Нейронна мержа".

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.

Переглядайте дисертації для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.

1

Кохан, С. А., та В. І. Руженцев. "Використання штучних нейронних мереж у криптоаналізі блочного симетричного шифру AES". Thesis, ВА ЗС АР; НТУ "ХПІ"; НАУ, ДП "ПДПРОНДІАВІАПРОМ"; УмЖ, 2021. https://openarchive.nure.ua/handle/document/15759.

Повний текст джерела

Анотація:

Метою доповіді є аналіз атаки на шифр AES. Для реалізації атаки за допомогою нейронних мереж може знадобитися менша кількість пар відкритих та закритих текстів, ніж для реалізації атаки перебором. Наведені результати показують, що дуже важливим є вибір топології нейронної мережі, її тип, а також кількість біт яка використовується для її навчання.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

2

Греков, І. С., та М. Г. Заворотна. "Классификация нейронных сетей". Thesis, Кременчуцький льотний коледж, 2019. http://openarchive.nure.ua/handle/document/9373.

Повний текст джерела

Анотація:

В настоящий момент в мире бурно развивается новая прикладная область математики, специализирующаяся на искусственных нейронных сетях. Актуальность исследований в этом направлении обусловлена возможностями применения нейронных сетей в самых разных областях.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

3

Булашенко, Андрій Васильович, Андрей Васильевич Булашенко, Andrii Vasylovych Bulashenko та В. О. Коваль. "Ймовірнісна нейронна мережа". Thesis, Видавництво СумДУ, 2010. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/21033.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

4

Ковнер, А. А. "Нейронні мережі в робототехніці". Thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/67036.

Повний текст джерела

Анотація:

Штучна нейронна мережа (ШНМ) – математична модель, або її програмне втілення, яка побудована на принципі функціонування біологічних нейронних мереж. ШНМ – це система з’єднаних між собою простих процесорів, які виконують роль так званих «штучних нейронів».

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

5

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.

Повний текст джерела

Анотація:

Розроблено модель та обрано алгоритм навчання детектора малорозмірних об'єктів на зображенні місцевості на основі технології глибоких нейронних мереж, розроблено програмну реалізацію детектора на мові python.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

6

Бурау, Н. І., та С. С. Рупіч. "Нейронна мережа для багатокласової дiагностики об’єктiв". Thesis, НТУ "ХПІ", 2016. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/25891.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

7

Азарова, А. О., та 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.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

8

Михайленко, Дмитро Геннадійович, Дмитрий Геннадьевич Михайленко, Dmytro Hennadiiovych Mykhailenko, Жан Володимирович Деркач, Жан Владимирович Деркач та Zhan Volodymyrovych Derkach. "Прогнозування банкрутства підприємства на основі використання апарату нейронної мережі". Thesis, Видавництво СумДУ, 2010. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/15570.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

9

Чернец, В. В., Євгеній Анатолійович Лавров, Евгений Анатольевич Лавров, Yevhenii Anatoliiovych Lavrov та Н. Л. Барченко. "Формирование данных для оценивания процесса функционирования в системе электронного обучения". Thesis, Сумский государственный университет, 2015. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/40880.

Повний текст джерела

Анотація:

Введение. Технология предполагает наличие механизмов оценивания вариантов организации обучения для конкретных людей, обращающихся к системе, исходя из их индивидуальных особенностей и предпочтений. Главной проблемой такой технологии является отсутствие данных для эргономической оценки качества функционирования процесса обучения.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

10

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.

Повний текст джерела

Анотація:

У роботі приведений аналіз технологічного процесу зберігання борошна як об'єкта автоматизації; огляд та аналіз сучасних способів застосування нейронних мереж для управління складними технічними системами; розробка структурно-параметричної моделі безтарного зберігання борошна; розробка математичної моделі об'єкта управління; розробка структури та алгоритму нейромережевого регулятора; побудова імітаційної моделі безтарного зберігання борошна в AnyLogic.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

11

Авдєйонок, 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.

Повний текст джерела

Анотація:

Дисертаційна робота присвячена розробці фотонної інтегральної схеми для нейронної мережі. Інтегральні схеми являє собою невід'ємну частину сучасних технологій. Більша частина функціональних одиниць можливо замінити фотонним компоненнтом (діоди, хвилеводи, фільтри та підсилювач) для створення фотонної інтегральної схеми. Фотонні інтегральні схеми мають декілька переваг: мають більшу швидкість обробки та передачі інформації, велику зону пропускання та мають менші втрати енергії. Найбільш розповюдженим є використання гібридних схем, тобто частина елементів інтегральної системи інтегрується фотонними елементами. Перший розділ присвячений дослідженню сучасному розвитку нейронних мереж. Розглянуто апаратні реалізації нейрону та нейронних мереж. Також був проведений патентний пошук моделювання нейрону. У другому розділі розглянуті сучасні архітектури фотонно інтегрльної схеми. Була запропонована нова структура інтегральної схеми, та її технологія виготовлення. Для цього була запропонована структура літографічної установки та сформульоване технічне завдання. Третій розділ присвячений проектуванню літографічної системи. Були проведенні габаритні розрахунки, розрахунок структури оптичної системи. Після проектування провели аналіз системи, а саме проведена оптимізація розрахованої системи, енергетичний розрахунок, та абераційний аналіз. У четвертому розділі оглянуто нейрона мережа Хопфілда, її математична модель. На основі якої була розроблена програма для моделювання мережи Хопфілда та розрахунку вагових коефіцієнтів. П’ятий розділ присвячений експериментальним дослідженням. Був розроблений прототип фотонної інтегральної системи. Були проведені експерименти: дослідження хвилеводів системи для їх подальшого впровадження та дослідження діючого прототипу. Шостий розділ присвячений розробці стартап проекту.
The 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.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

12

Помпа, 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.

Повний текст джерела

Анотація:

Обсяг магістерської дисертації становить 77 сторінок, містить 25 рисунків, 6 таблиць. Загалом було опрацьовано 53 джерела. Робота присвячена створенню нейронної мережі для виявлення рецидивів пухлини головного мозку. Розроблену мережу можливо застосовувати для післяопераційного моніторингу змін в області, враженій пухлиною, а також для досліджень в області нейронних мереж та медицини. Метою роботи є підвищення ефективності виявлення рецидивів пухлини мозку шляхом створення нейронної мережі для сегментації МРТ зображень. Об’єктом дослідження є нейромережа для сегментації МРТ зображень. Предметом дослідження виступає алгоритм сегментації пухлини головного мозку за допомогою нейронної мережі на зображеннях МРТ. У магістерській дисертації обґрунтовано необхідність створення інформаційної нейронної мережі, її ефективність порівняно з іншими існуючими нейромережами. Розроблена нейронна мережа дозволяє виявити рецидиви пухлин головного мозку. До того ж, архітектуру даної нейромережевої комбінації можна вдосконалити. В середовищі розробки Python створено нейромережевий ансамбль та перевірено точність розпізнавання ним пухлин головного мозку.
The 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.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

13

Болбас, Ю. А., та М. Г. Заворотна. "Выбор структуры нейронной сети для выполнения функций распознавания". Thesis, ХНУРЕ, 2019. http://openarchive.nure.ua/handle/document/8475.

Повний текст джерела

Анотація:

The neural network is a series of neurons connected by synapses. The structure of the neural network came from biology. The machine has the ability to analyze and memorize various information. Neural networks are able not only to analyze incoming information, but also to reproduce it from its memory. In order for the human brain to use neural networks. When learning without a teacher, the model uses unpartitioned data, from which the algorithm independently tries to extract features and dependencies. Learning without a teacher is often used when there are no known results in advance.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

14

Татаренко, М. Д. "Використання нейронних мереж для стиснення та шифрування даних". Master's thesis, Сумський державний університет, 2021. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/86510.

Повний текст джерела

Анотація:

Робота містить аналіз галузі дослідження, огляд наукових робіт на тему стиснення, вивчення статистичних та математичних методів моделювання, висновки щодо проведеної роботи. Робота містить модель рекурентної нейронної мережі, яка спочатку навчається на певному наборі даних, і завдяки цьому ми маємо можливість кодувати та декодувати зображення. Для зручності інтерпретування отриманих результатів, в роботі наведені вихідні зображення за певних модифікацій мережі.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

15

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.

Повний текст джерела

Анотація:

Об'єкт дослідження – сегментація ракових пухлин та класифікація пневмонії. Предмет дослідження – сегментація пневмонії та пухлин за допомогою конволюційних нейронних мереж з використанням набору даних MNIST. Мета роботи – знайти більш ефективний та оптимальний спосіб виявлення ракових пухлин та пневмонії за допомогою машинного навчання. Методи дослідження – аналіз технічної літератури в галузі машинного навчання на основі нейронних мереж, вивчення датасету MNIST, вивчення медичних джерел у галузі класифікації пневмонії та ракових пухлин. Було проведено теоретичний аналіз вибірки навчальних даних, архітектури нейронної мережі, методів класифікації та інших параметрів. Практичні дослідження являли собою аналіз зображень та класифікацію діагнозів з описом точності результатів кожного дослідження. Практичні дослідження проводились на тестовому наборі даних MNIST, запропонованому Національним інститутом стандартів та технологій США. У дослідженні використовувалося 60 000 навчальних зображень та 10 000 тестових зображень. На основі отриманих результатів були розроблені моделі, які здатні з достатньою точністю визначати наявність раку або пневмонії у пацієнта за зображеннями. Subject of study – pneumonia and tumour segmentation using convolutional neural networks with MNIST dataset. The aim of the work is to find a more efficient and optimal way to detect cancerous tumours and pneumonia using machine learning. Research methods – analysis of technical literature in the field of machine learning based on neural networks, study of MNIST dataset, study of medical sources in the field of classification of pneumonia and cancerous tumours. A theoretical analysis of training data sampling, neural network architecture, classification methods, and other parameters was performed. Practical research represented image analysis and classification of diagnoses with a description of the accuracy of the results of each study. Hands-on studies were conducted on the MNIST test data set proposed by the U.S. National Institute of Standards and Technology. The study used 60,000 training images and 10,000 test images. Based on the results, models have been developed that can detect the presence of cancer or pneumonia in a patient using images with sufficient accuracy.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

16

Кит, М. О. "Математичні моделі і методи прогнозування забруднення повітря на основі нейронних мереж". Thesis, ХНУРЕ, 2020. http://openarchive.nure.ua/handle/document/12128.

Повний текст джерела

Анотація:

У роботі розглядається проблема побудови моделі прогнозування забруднення повітря. Контроль якості повітря важливий для досягнення сприйнятних екологічних умов. Цей тип контролю здійснюється за допомогою контролю повітря. Рішення проблеми базується на рекурентних нейронних мережах, а точніше на мережах LSTM.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

17

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.

Повний текст джерела

Анотація:

Neural networks, as one of the leading modern areas of information technology development, are reviewed in this work. The general concept of the neural network, the main types of them, as well their current level of development are presented.
В 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.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

18

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.

Повний текст джерела

Анотація:

У роботі розглянуто принципи застосування штучних нейронних мереж для розпізнавання зображень автомобілів для кіберфізичної системи розумної парковки. Удосконалено метод розпізнавання зображень на базі технології Google Cloud Vision API та розроблено модель розпізнавання зображень автомобілів на основі згорткової нейронної мережі ЗНМ.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

19

Соболь, А. В., Світлана Михайлівна Ващенко, Светлана Михайловна Ващенко та Svitlana Mykhailivna Vashchenko. "Технологія адаптації тестових завдань". Thesis, Сумський державний університет, 2017. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/64755.

Повний текст джерела

Анотація:

Питання покращення об’єктивності оцінювання знань у формі тестування є актуальним. При формуванні тестових варіантів завжди присутній випадковий фактор: враховуючи, що у тестах присутні питання різної складності, у одному варіанті можуть переважати «прості» питання, а у іншому – «складні». Таким чином результат тестування студента може залежати від «випадковості» при формуванні варіанту завдання.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

20

Касаткина, Е. В., та Д. Д. Насридинова. "О применении генетического алгоритма для надстройки топологии нейросетевых моделей". Thesis, Сумский государственный университет, 2014. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/39119.

Повний текст джерела

Анотація:

Рассматривается топология многослойной полносвязанной искусственной нейронной сети (ИНС), которая определяется количеством скрытых слоев и числом нейронов на нем. Выбор оптимальной топологии ИНС затруднителен, поэтому используется генетический алгоритм (ГА), который благодаря высоким адаптивным качествам является достаточно перспективным вариантом.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

21

Налімова, П. О. "Прогнозування часових рядів за допомогою нейронних мереж прямого поширення". Master's thesis, Сумський державний університет, 2021. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/86513.

Повний текст джерела

Анотація:

У роботі було досліджено класичну модель прогнозування типу SARIMA та проведено аналіз часового ряду погодинного електроспоживання. Було написано програму для прогнозування часових рядів за допомогою нейронної мережі прямого поширення, що навчена методом зворотного розповсюдження помилки. Зроблено прогноз за допомогою моделі прогнозування SARIMA. Порівняно результати роботи нейронної мережі з результатами роботи класичної моделі прогнозування SARIMA.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

22

Вербицька, А. А. "Програмний додаток визначення медичної дезінформації в онлайн-спільнотах". Master's thesis, Сумський державний університет, 2019. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/75638.

Повний текст джерела

Анотація:

Дипломний проект присвячений розробці програмного додатку визначення медичної дезінформації в онлайн-спільнотах. В роботі проведено аналіз предметної області, визначено мету та основні задачі проекту та засоби реалізації. Проведено огляд інтелектуальних методів обробки природної мови та Python-бібліотек. У роботі виконано моделювання роботи програмного додатку за допомогою структурно-функціонального аналізу, побудовано та навчено нейронну мережу для класифікації тверджень та розроблено програмний додаток. Результатом проведеної роботи є розроблений програмний додаток визначення медичної дезінформації в онлайн-спільнотах

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

23

Липова, 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.

Повний текст джерела

Анотація:

Дипломну магістерську роботу присвячено дослідженню та створенню спрощеної і більш точної моделі для прогнозування основних метеорологічних параметрів із використанням методів машинного навчання. При дослідженні та під час спрощення і покращення моделі буде проведено аналіз засобів і методів автоматизації короткострокового прогнозування. Для дослідження та навчання штучної нейронної мережі також використовується алгоритм SOM.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

24

Strukov, 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.

Повний текст джерела

Анотація:

1. Jinwook Go, Kwanghoon Sohn and Chulhee Lee, "Interpolation using neural networks for digital still cameras," in IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 46, no. 3, pp. 610-616, Aug. 2000, doi: 10.1109/30.883419. 2. Myronchuk, O., Shpylka, O., & Zhuk, S. (2020). Two-stage Channel Frequency Response Estimation in OFDM Systems. Path of Science, 6(2), 1001-1007. doi: http://dx.doi.org/10.22178/pos.55-1 3. Myronchuk O. Algorithm Of Channel Frequency Response Estimation In Orthogonal Frequency Division Multiplexing Systems Based On Kalman Filter / O. Myronchuk, O. Shpylka, S. Zhuk // 2020 IEEE 15th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET), Lviv-Slavske, Ukraine, 2020, pp. 31-34, doi: 10.1109/TCSET49122.2020.235385. 4. A. Y. Myronchuk, O. O. Shpylka and S. Y. Zhuk, “Channel frequency response estimation method based on pilot’s filtration and extrapolation”, Visnyk NTUU KPI Seriia - Radiotekhnika Radioaparatobuduvannia, (78), pp. 36-42, 2019. doi:10.20535/RADAP.2019.78.36-42 5. Myronchuk O. Yu. Two-Stage Method for Joint Estimation of Information Symbols and Channel Frequency Response in OFDM Communication Systems / O. Yu. Myronchuk, A. A. Shpylka, S. Ya. Zhuk // Radioelectronics and Communications Systems. – 2020. Vol. 63. – No. 8, pp. 418 429. doi: 10.3103/S073527272008004X 6. Луцький М.Г., Корченко О.Г., Горніцька Д.А., Ярмошевич І.М. Модель оцінки якості експерта для підвищення об’єктивності експертиз у сфері інформаційної безпеки. Захист інформації. 2011. Том 13. Вип. 2(51). DOI: 10.18372/2410-7840.13.2022
Artificial 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).

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

25

Васильченко, М. А. "Штучний інтелект для скринінгу та діагностики грудної залози". Master's thesis, Сумський державний університет, 2021. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/86524.

Повний текст джерела

Анотація:

Розробка оптимальної моделі для виявлення типу ракової пухлини зі знімків ЕКГ, та порівняння отриманих результатів з іншими методами для виявлення кращого методу серед представлених. Розробка представлена у вигляді прикладної програми.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

26

Абойі, С. О. "Метод машинного навчання для веб-безпеки та аналітики". Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72577.

Повний текст джерела

Анотація:

Model аnd trаіnіng method of web mаlwаre trаffіc detectіon system usіng convolutіonаl neurаl network аnd іnformаtіon-extreme clаssіfіer, preprocessed trаіnіng аnd test set of normаl аnd аbnormаl web trаffіc representаted by https аnd webshell аttаcks.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

27

Чумак, В. С., та І. В. Свид. "Преимущества выбора ПЛИС при аппаратной реализации искусственной нейронной сети". Thesis, ХНУВС, 2020. http://openarchive.nure.ua/handle/document/11765.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

28

Вакал, С. М. "Інформаційна технологія моніторингу психофізіологічного стану людей-операторів, що працюють в автоматизованих системах обробки інформації і управління". Master's thesis, Сумський державний університет, 2021. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/81425.

Повний текст джерела

Анотація:

Кваліфікаційна робота магістра виконана в чотири етапи. По-перше, було проаналізовано предметну область дослідження, порівняно можливі біометричні методи пізнання людини та їх значущість у світі. По-друге, встановлено задачі та цілі програмного продукту. На цьому ж етапі досліджено всі можливі методи на алгоритми моніторингу психофізіологічного стану операторів. Дослідження привели до висновку, що найкращим методом обробки та аналізу вхідної інформації є нейронна мережа, тому вирішено використати в роботі тришаровий персептрон Розенблата з механізмом «Переможець забирає все» та для навчання алгоритм Коханена. Зчитані вхідні даними з клавіатури потраплять до системи для їх редагування та створення еталонного вектору, який при перевірці поточного психофізіологічного стану стане у порівняння нововведених даних. Результатом роботи нейронної мережі є оповіщення співробітників про поточний стан. У програмі передбачено два розмежування користувачів, пояснюється тим, що була необхідність швидкого з’єднання з базою даних. Тому створено спеціальну форму, яка має безліч функцій пов’язаних з діями в базі користувачів. У результаті експериментальних досліджень середнє значення точності роботи системи ≈ 86 %, що повністю підтверджує працездатність всіх алгоритмів і моделей системи.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

29

Левченко, Р. Р., та В. І. Руженцев. "Дослідження використання нейронних мереж у криптографії". Thesis, НТУ «ХПІ», 2020. http://openarchive.nure.ua/handle/document/14294.

Повний текст джерела

Анотація:

Метою доповіді є розгляд можливості застосування нейронних мереж для атаки на алгоритм шифрування. Нейронні мережі – це можливе рішення багатьох питань, які існують в області криптографії. Проект демонструє, що можливості нейронної мережі на простому алгоритмі шифрування, який недостатньо ефективний для забезпечення безпечного передання інформації.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

30

В'юнков, О. Б., Андрій Володимирович Толбатов, Андрей Владимирович Толбатов та Andrii Volodymyrovych Tolbatov. "Система прогнозування витрат енергоресурсів для бюджетних установ на основі нейромережевих технологій". Thesis, Сумський державний університет, 2017. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/65623.

Повний текст джерела

Анотація:

Існуючі системи планування витрат на енергоресурси (ВЕ) в цілому враховують середню кількість енергії яка була використана державними установами за попередній період. Найбільшим недоліком такого підходу є те, що установи, які вже впровадили у себе технології енергозбереження і мають збалансовані обсяги споживання енергоресурсів заздалегідь виявляються в гірших умовах. При суттєвому зростанні ставок тарифів на енергоносії для бюджетних організацій (БО), а також при посиленні договірних відносин з енергопостачальними організаціями значно підвищуються вимоги до рівня планування ВЕ.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

31

Шаповалов, М. С., Олександр Юрійович Заковоротний та 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.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

32

Гончаров, О. С. "Прогнозування довговічності геотекстильних матеріалів методами інтелектуального аналізу даних". Thesis, Київський національний університет технологій та дизайну, 2017. https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/8414.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

33

Чумак, В. С., та І. В. Свид. "Применение FPGA при реализации искусственной нейронной сети для информационных систем". Thesis, ХНУВС, 2021. https://openarchive.nure.ua/handle/document/16033.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

34

Арутюнов, Е. Р., та В. О. Філатов. "Сегментація зображень пневмонії та пухлин за допомогою згорткових нейронних мереж з набором даних MNIST". Thesis, НТУ "ХПІ", 2022. https://openarchive.nure.ua/handle/document/20345.

Повний текст джерела

Анотація:

Метою доповіді є пошук більш ефективного та оптимального способу виявлення пневмонії та сегментації пухлин з використанням згорткових нейронних мереж з використанням набору даних MNIST. В доповіді наводяться результати аналізу вибірки навчальних даних, архітектури нейронної мережі, методів класифікації та інших параметрів. Практичні дослідження являли собою аналіз зображень та класифікацію діагнозів з описом точності результатів кожного дослідження.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

35

Славіта, С. Ю. "Мобільний додаток визначення харчових продуктів рослинного походження на основі штучного інтелекту". Master's thesis, Сумський державний університет, 2019. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/75644.

Повний текст джерела

Анотація:

Кваліфікаційну роботу магістра присвячено розробці мобільний додатку визначення харчових продуктів рослинного походження на основі штучного інтелекту. В роботі проведено аналіз предметної області з аналізом аналогів моделі, визначення мети проекту, засобів реалізації, планування та проектування роботи. Було виконано планування робіт та визначення засобів реалізації мобільного додатку. Проведено побудову та навчання нейронної мережі. Результатом проведеної роботи є розроблений та протестований мобільний додаток визначення харчових продуктів рослинного походження на основі штучного інтелекту.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

36

Мац, В. І., та Леонід Михайлович Любчик. "Перенесення стилю за допомогою нейронних мереж". Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/48448.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

37

Таценко, А. С. "Підсистема визначення рівня безпеки аккаунту з використанням методів машинного навчання в системі виявлення кіберзагроз". Thesis, Чернігів, 2021. http://ir.stu.cn.ua/123456789/22474.

Повний текст джерела

Анотація:

Таценко, А. С. Підсистема визначення рівня безпеки аккаунту з використанням методів машинного навчання в системі виявлення кіберзагроз : магістерська робота : 121 Інженерія програмного забезпечення, ОНП / А. С. Таценко ; керівник роботи М. С. Дорош ; НУ «Чернігівська політехніка», кафедра інформаційних технологій і програмної інженерії. – Чернігів, 2021. – 91 с.
Метою даної кваліфікаційної роботи є розробка підсистеми визначення рівня безпеки аккаунту з використанням методів машинного навчання в системі виявлення кіберзагроз. Об’єктом дослідження є моделі та методи штучного інтелекту в галузі обробки та інтелектуального аналізу даних природніх мов. Предметом дослідження є методи та системи машинного навчання, на розмічених прикладах для побудови моделі прогнозування багато класової класифікації текстів Методами дослідження стали – метод обробки текстових даних до векторного виду (Word2Vec), логістична регресія, метод наівних баєсів та згорткова нейронна мережа LSTM (RNN). За допомогою цих методів можна приймати рішення для бізнесу, в політичних цілях і т.п. Останнім часом велика кількість людей діляться своєю думкою через Інтернет, тому в епоху інформації даний підхід до аналізу думки громадськості вимагає своєї уваги і є достатньо актуальним. В роботі запропоновано система класифікаціі рівня безпеки акаунтів. Виконане ретельне проектування систем. Програмна реалізація була здійснена за допомогою мови програмування Python за підтримки відкритих програмних бібліотек для машинного навчання TensorFlow, бекенду машинного навчання Keras та Sckit Learn. Підсистема була реалізована за на основі веб-фреймворку Flask. Результати роботи викладені у вигляді таблиць та ілюстрацій, що демонструють правильність вибору методів виділення суттєвих ознак, а також прикладу класифікації повідомлень. Результати роботи можуть бути використані для подальшої розробки системи пошуку токсичних повідомлень у соціальних мережах, або бути перекваліфікованими для пошуку повідомлень іншого характеру, наприклад, терористичних.
The purpose of this qualification work is to develop a subsystem for determining the level of account security using machine learning methods in the cyber threat detection system. The object of research are models and methods of artificial intelligence in the field of processing and intellectual analysis of natural language data. The subject of research are methods and systems of machine learning, on the marked examples for construction of model of forecasting of many class classification of texts The methods of research were the method of processing text data into a vector form (Word2Vec), logistic regression, the method of naive bayes and the convolutional neural network LSTM (RNN). With these methods you can make decisions for business, political purposes, etc. Recently, a large number of people share their opinions via the Internet, so in the information age, this approach to the analysis of public opinion requires attention and is quite relevant. The system of classification of account security level is offered in the work. Careful design of systems is executed. The software was implemented using the Python programming language with the support of open source software libraries for machine learning TensorFlow, machine learning backend Keras and Sckit Learn. The subsystem was implemented on the basis of the Flask web framework. The results are presented in the form of tables and illustrations that demonstrate the correctness of the choice of methods for highlighting the essential features, as well as an example of the classification of messages. The results of the work can be used to further develop a system for searching for toxic messages on social networks, or be retrained to search for messages of another nature, such as terrorist.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

38

Поліщук, Михайло Олегович. "Модифікований метод виявлення частин тіла людини на зображеннях". Master's thesis, Київ, 2018. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/26685.

Повний текст джерела

Анотація:

Актуальність теми. Комп’ютерний зір – це сучасний напрямок технологій який має широкий потенціал для використання у великій кількості сфер діяльності. Перспективним напрямом є саме розпізнання людського тіла та його частин. Такі технології могли б широко використовуватися у медицині, системах відеоспостереження або у кіноіндустрії, щоб не використовувати дорогі прилади захоплення руху. Об’єкт дослідження – методи розпізнавання об’єктів. Предмет дослідження – пошук шляхів для модифікації розпізнавання частин людського тіла у згортковій неронній мережі, огляд та аналіз всіх кроків згорткової нейронної мережі. Мета роботи: модифікація методу розпізнавання частин тіла людини для підвищення ефективності обробки темних зображень з низькою деталізацією. Наукова новизна полягає у створенні методу який дозволяє ефективніше розпізнавати образи частин тіла людини на зображеннях з поганою деталізацією у порівнянні з існуючими аналогами розпізнавання. Практична цінність одержаних в роботі результатів можуть бути використані для вибору шляхів модифікації існуючих методів розпізнавання частин тіла людини. Апробація роботи. Основні результати роботи були представлені та обговорювались на XI науковій конференції молодих вчених «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2018-2 (Київ, 14-16 листопада 2018 р.), а також на V Міжнародній науково-технічній конференції «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами» (Київ, 22-23 листопада 2018 р.). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, трьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, описано сучасні методи розпізнавання і перспектив розвитку комп’ютерного зору. У першому розділі наведено загальний огляд методів розпізнавання за допомогою нейронних мереж, їх основні характеристики, архітектури та особливості, а також обгрунтовано чому був обраний метод на основі згорткових мереж. У другому розділі наведено основні недоліки розпізнавання частин людського тіла, можливі модифікації методу розпізнавання. У третьому розділі проаналізовано результати тестів до і після модифікацій. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 86 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.
Actuality of theme. Computer vision is a modern technology trend that has wide potential for use in a wide range of fields of activity. A promising direction is the recognition of the human body and its parts. Such technologies could be widely used in medicine, video surveillance systems or in the cinema industry, in order not to use expensive motion capture devices. Object of research - methods of object recognition. The subject of the study is the search for ways to modify the recognition of parts of the human body in the convolutional neural network, review and analysis of all steps of the convolutional neural network. Purpose: to modify the method of recognizing human body parts to improve the processing efficiency of dark images with low detail. The scientific novelty consists in the creation of a method that allows more efficient recognition of images of parts of the human body in images with poor detail compared with existing analogues of recognition. The practical value of the results obtained in the work can be used to select ways to modify existing methods for recognizing human body parts. Test work. The main results of the work were presented and discussed at the XI Scientific Conference of Young Scientists "Applied Mathematics and Computer", PMK-2018-2 (Kyiv, November 14-16, 2018), as well as at the V International Scientific and Technical Conference "Modern Methods , information, software and technical support of control systems for organizational, technical and technological complexes "(Kyiv, November 22-23, 2018). Structure and scope of work. The master's dissertation consists of an introduction, three sections and conclusions. The introduction gives a general description of the work, describes the modern methods of recognition and the prospects for the development of computer vision. The first section provides a general overview of methods for recognizing with neural networks, their main characteristics, architecture and features, and also why the method was chosen. The second section presents the main disadvantages of recognizing parts of the human body, possible modifications to the method of recognition. The third section analyzes the test results before and after the modifications. The conclusions are the results of the work. The work is presented on 86 pages, contains a reference to the list of used literary sources.
Актуальность темы. Компьютерное зрение - это современное направление технологий который имеет широкий потенциал для использования в большом количестве сфер деятельности. Перспективным направлением является именно распознавание человеческого тела и его частей. Такие технологии могли бы широко использоваться в медицине, системах видеонаблюдения или в киноиндустрии, чтобы не использовать дорогие приборы захвата движения. Объект исследования - методы распознавания объектов. Предмет исследования - поиск путей для модификации распознавания частей человеческого тела в згорткових неронний сети, обзор и анализ всех шагов згорткових нейронной сети. Цель работы: модификация метода распознавания частей тела человека для повышения эффективности обработки темных изображений с низкой детализацией. Научная новизна заключается в создании метода который позволяет эффективно распознавать образы частей тела человека на изображениях с плохой детализацией по сравнению с существующими аналогами распознавания. Практическая ценность полученных в работе результатов могут быть использованы для выбора путей модификации существующих методов распознавания частей тела человека. Апробация работы. Основные результаты работы были представлены и обсуждались на XI научной конференции молодых ученых «Прикладная математика и компьютинг» ПМК-2018-2 (Киев, 14-16 ноября 2018), а также на V Международной научно-технической конференции «Современные методы, информационное, программное и техническое обеспечение систем управления организационно-техническими и технологическими комплексами» (Киев, 22-23 ноября 2018). Структура и объем работы. Магистерская диссертация состоит из введения, трех глав и выводов. Во введении представлена общая характеристика работы, описаны современные методы распознавания и перспектив развития компьютерного зрения. В первой главе приведен общий обзор методов распознавания с помощью нейронных сетей, их основные характеристики, архитектуры и особенности, а также обоснованно почему был выбран метод на основе сверточный сетей. Во втором разделе приведены основные недостатки распознавания частей человеческого тела, возможные модификации метода распознавания. В третьем разделе проанализированы результаты тестов до и после модификаций. В выводах представлены результаты проведенной работы. Работа представлена на 86 листах, содержит ссылки на список использованных литературных источников.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

39

Федоришин, О. В. "Моделювання інтелектуальної системи класифікаційного прогнозування успішності соціальних проектів". Thesis, Сумський державний університет, 2014. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/39396.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

40

Бутко, Б. В. "Порівняльний аналіз методів розпізнавання образів на прикладі зображень облич". Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72086.

Повний текст джерела

Анотація:

Проведено огляд існуючих методів для виконання завдань розпізнавання зображень. Реалізовано методі з використанням k-nearest neighbors та Convolutional neural network. Проведено порівняльний аналіз методів.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

41

Степаненко, Ю. С. "Застосування рекурентних діаграм для класифікації часових рядів". Thesis, ХНУРЕ, 2020. http://openarchive.nure.ua/handle/document/12133.

Повний текст джерела

Анотація:

Повторюваність - основна властивість динамічних систем, яку можна використовувати для характеристики поведінки системи у фазовому просторі. Потужним інструментом їх візуалізації та аналізу є рекурентна діаграма. Методи, що ґрунтуються на них, виявилися дуже успішними, особливо в аналізі коротких, зашумлених та нестаціонарних даних, як вони характерні. У цій статті описаний метод класифікації часових рядів на основі побудови графіків рецидивів. Часовий ряд перетворюється на графіки повторення - чорно-біле зображення. Далі, звивиста нейронна мережа використовується для класифікації зображення. Результати показали, що розглянутий метод має досить високу точність класифікації.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

42

Кузьмінський, Михайло Сергійович. "Система прогнозування продажів сервісних послуг в системах обслуговування". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2020. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/9437.

Повний текст джерела

Анотація:

В магістерській роботі було розроблено інформаційну систему аналізу систему прогнозування завантаженості та продажів сервісних послуг. Ця система дозволяє враховувати сучасні тенденції на ринку та робити прогнози використовуючи методи та підходи машинного навчання.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

43

Кит, М. О. "Математичні методи прогнозування забруднення повітря на основі нейронних мереж". Thesis, ХНУРЕ, 2021. https://openarchive.nure.ua/handle/document/16434.

Повний текст джерела

Анотація:

The work contains a solution of the problem of predicting air pollution by neural networks. Also, with assistance of Python programming language and Ju-pyter Notebook development environment, a software product was created and comparative analysis of corresponding methods and the received test result was carried out.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

44

Любінецький, Денис Володимирович. "Інтелектуальна система аналізу трафіку в складі комплексної системи захисту". Бакалаврська робота, Хмельницький національний університет, 2021. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/10389.

Повний текст джерела

Анотація:

У роботі описані методи та засоби інтелектуального аналізу мережевого трафіку, створений програмний модуль для аналізу аномалій мережі. Для реалізації завдання було використано нейронну мережу побудовану з допомогою Python 2.0.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

45

Шевченко, Артем Олександрович. "Застосування штучного інтелекту для класифікації продуктів харчування". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2020. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/9415.

Повний текст джерела

Анотація:

В магістерській роботі було проведено дослідження з пошуку методів та аналізу підходів класифікації зображень продуктів харчування з використання штучного інтелекту. Розглянуті теоретичні та практичні основи нейронних мереж. У ході багаторазових спроб навчання штучної нейронної мережі, для реалізації даної задачі було вирішено використовувати поширені бібліотеки, що дозволяє максимально швидко та просто створювати нейронні мережі різних типів і архітектур.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

46

Кобиляшний, Олексій Геннадійович. "Обробка вихідних сигналів акселерометра за допомогою нейронних мереж". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/34544.

Повний текст джерела

Анотація:

Дипломну роботу виконано на 63 аркушах, вона містить перелік посилань на використані джерела з 32 найменувань. У роботі наведено 25 рисунків та 8 таблиць. Метою даної дипломної роботи є перевірка доцільності використання нейронних мереж для обробки вихідних сигналів акселерометру. У дипломній роботі розглядається актуальність задачі розпізнавання типів фізичної активності людини. В якості основного джерела отримання інформації використовується акселерометр. У роботі наведені теоретичні відомості про акселерометр, його фізичний принцип роботи, а також проведено огляд основних технологій виготовлення. Описано класичні методи обробки інформації та нейронні мережі як інструмент сучасного аналізу даних. В якості основних моделей для обробки сигналів акселерометрів було використано ймовірнісну нейронну мережу та модель логістичної регресії. Проведено дослідження з використання цих методів щодо визначення типу фізичної активності.
The thesis is presented in 63 pages. It contains bibliography of 32 references. 25 figure and 8 tables are given in the thesis. The goal of the thesis is checking the feasibility of using neural networks to process the output signals of the accelerometer. The thesis considers the relevance of the problem of recognizing the types of physical activity. An accelerometer is used as the main source of information. The paper provides theoretical information about the accelerometer, its physical principle of operation, as well as an overview of the main manufacturing technologies. Classical methods of information processing and neural networks as a tool of modern data analysis are described. A probabilistic neural network and a logistic regression model were used as the main models for processing accelerometer signals. A study on the use of these methods to determine the type of physical activity.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

47

Сковронська, А. І. "Інтелектуальний аналіз кіберзагроз в банках". Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/68542.

Повний текст джерела

Анотація:

У роботі досліджено теоретико-методологічні основи інтелектуального аналізу кіберзагроз в банках. Проведений аналіз існуючих підходів до виявлення кіберзагроз у банках та методів інтелектуального аналізу. Основною метою цього дослідження є побудова математичної моделі для виявлення кіберзагроз у банках та її практична реалізація із використанням інтелектуального аналізу за допомогою пакету «SAS Enterprise Miner».
In this work are investigated the theoretical and methodological foundations of the intellectual analysis of cyber threats in banks. The analysis of existing approaches to detecting cyber threats in banks and methods of intellectual analysis is carried out. The main purpose of this study is to build a mathematical model for detecting cyber threats in banks and its practical implementation using intelligent analysis methods with the help of the package «SAS Enterprise Miner».

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

48

Шамрелюк, В'ячеслав Валерійович. "Розпізнавання образів нейромережею із генетичним алгоритмом навчання". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2021. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/10987.

Повний текст джерела

Анотація:

Кваліфікаційна робота розв’язує задачу автоматизованого розпізнавання образів нейромережею перцептрон, навчання якої здійснюється за допомогою генетичного алгоритму, зокрема, при навчанні двошарової нейромережі перцептрон за допомогою генетичного алгоритму навчання виконується повне поступове налаштування множини ваг синапсів нейромережі, що складається із двох підмножин, які утворюються предсинаптичними зв’язками схованого та вихідного прошарків нейронів мережі.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

49

Висовень, Богдан Петрович. "Система розпізнавання емоцій людини на основі нейронної мережі". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/34995.

Повний текст джерела

Анотація:

Мета дипломного проєкту дослідити відомості про засоби машинного зору, методи та алгоритми розпізнавання емоцій та обличчя людини на зображенні, порівняти різні архітектури нейромереж та визначити, яка найкраще підходить під визначену систему. Створити систему, яка б з допомогою нейромережі могла розпізнавати емоції людини на зображенні. Під час розробки програми було проведено аналіз існуючих рішень, також проаналізовані алгоритми для реалізації програми , було проведено порівняння архітектур нейронних мереж та знайдено, що найкраще підходить згорткова нейронна мережа. Також було в цілому проведено аналіз, в яких сферах життя людини може використовуватись така система, та які існують проблеми в її розробці. Розроблена програма виконує розпізнання емоцій людини на зображенні з використанням нейронної мережі, що дозволяє використовувати дану систему для різних цілей. Дипломний проєкт містить: 64 ст., 23 рис., 2 табл., 15 посилань на використаних джерел.
The purpose of the thesis project is to explore information about the means of machine vision, methods and algorithms for recognizing emotions and human face in the image, to compare different neural network architectures and determine which is best suited for a particular system. Create a system that could use a neural network to recognize human emotions in an image. During the development of the program, an analysis of existing solutions was performed, algorithms for program implementation were also analyzed, neural network architectures were compared, and a convolutional neural network was found to be the best fit. There was also a general analysis in which areas of human life such a system can be used, and what are the problems in its development. The developed program performs recognition of human emotions in the image using a neural network, which allows you to use this system for various purposes. Thesis project contains: 64 articles, 23 figures, 2 tables, 15 references to the sources used.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

50

Шаровецька, Тетяна Миколаївна. "Компʼютерна система визначення етнічного походження за допомогою нейронних мереж". Bachelor's thesis, Київ, 2020. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/37504.

Повний текст джерела

Анотація:

Дипломна робота містить : 65 с., 10 рис., 2 дод. та 10 джерела. Дипломна робота присвячена створенню програмного продукту, що використовуючи методи розпізнавання обличчя, нейронних мереж та кластеризації визначатиме приналежність особи зображеної на фото до ареалу певного етносу, антропологічної групи. Метою роботи є створення комп’ютерної системи, що використовуючи зовнішні ознаки персони на зображенні буде визначати її ймовірне антропологічне походження, базуючись на антропометричних даних. Дана робота може знайти застосування, як для досліджень соматичної антропології, (оскільки навіть результати її роботи не потребують великої адаптації для подальшої аналітичної роботи із ними) так і у якості більш розважального застосунку, що є вже більш звичним у зв’язку із стрімким розвитком технологій. Об’єктом дослідження є зовнішність людини як результат процесу антропогенезу. Предметом дослідження є застосування нейронних мереж для задач комп’ютерного зору, задачі кластеризації та класифікації. У ході розробки даної системи було проведено дослідження ефективних методів розпізнавання обличчя, кластеризації та навчання нейронних мереж для застосування у задачах графічного типу. Також було розглянуто предметну область такої науки як антропологія, її актуальність у теперішній час та використано основи одного з базових її методів - антропометрії.
Thesis: 65 p., 10 fig., 2 add. and 10 references. Thesis is devoted to the creation of a software product that using methods of face recognition, neural networks and clustering will determine the affiliation of the person depicted in the photo to the area of the particular ethnic group, anthropological group. The aim of the work is to create a computer system that, using the external features of the person in the image, will determine its probable anthropological origin, based on anthropometric data. This work can be used both for research in somatic anthropology (because even the results of its work do not require much adaptation for further analytical work with them) and as a more entertaining application, which is already more common due to the rapid development of technology . The object of research is the appearance of a person as a result of the process of anthropogenesis. The subject of research is the use of neural networks for computer vision, clustering and classification problems. During the development of this system, a study of effective methods of facial recognition, clustering and training of neural networks for use in graphical problems. The subject area of such a science as anthropology, its relevance today and the basics of one of its basic methods - anthropometry - were also considered.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Ми пропонуємо знижки на всі преміум-плани для авторів, чиї праці увійшли до тематичних добірок літератури. Зв'яжіться з нами, щоб отримати унікальний промокод!