Добірка наукової літератури з теми "Бінарна класифікація"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Бінарна класифікація".
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 "Бінарна класифікація"
1
Kirichenko, Lyudmyla, Vitalii Bulakh, Petro Zinchenko та Maxim Tawalbeh. "ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ КЛАСИФІКАЦІЇ ФРАКТАЛЬНИХ ЧАСОВИХ РЯДІВ". System technologies 3, № 128 (16 березня 2020): 115–26. http://dx.doi.org/10.34185/1562-9945-3-128-2020-11.
Повний текст джерелаАнотація:
В роботі запропоновано інформаційну технологію класифікації часових рядів, що мають фрактальні властивості, на основі методів машинного навчання. Вибір методу класифікації та відповідного набору ознак ґрунтується на мультифрактальних і самоподібних властивостях часових рядів. Як приклад, на основі запропонованої інформаційної технології проведена бінарна класифікація реалізацій нормальних та атакованих трафіків.
2
Skobtsov, Vadim Yu. "Binary classification of small satellites telemetry data based on deep learning approach." Applied Aspects of Information Technology 4, no. 4 (December 21, 2021): 299–310. http://dx.doi.org/10.15276/aait.04.2021.1.
Повний текст джерелаАнотація:
The paper presents solutions to the actual problem of intelligent analysis of telemetry data from small satellites in order to detect its technical states. Neural network models based on modern deep learning architectures have been developed and investigated to solve the problem of binary classification of telemetry data. It makes possible to determine the normal and abnormal state of the small satellites or some of its subsystems. For the computer analysis, the data of the functioning of the small satellites navigation subsystem were used: a time series with a dimension of 121690 × 9. A comparative analysis was carried out of fully connected, onedimensional convolution and recurrent (GRU, LSTM) neural networks. We analyzed hybrid neural network models of various depths, which are sequential combinations of all three types of layers, including using the technology of adding residual connections of the ResNet family. Achieved results were compared with results of widespread neural network models AlexNet, LeNet, Inception, Xception, MobileNet, ResNet, and Yolo, modified for time series classification. The best result, in terms of classification accuracy at the stages of training, validation and testing, and the execution time of one training and validation epoch, were obtained by the developed hybrid neural network models of three types of layers: one-dimensional convolution, recurrent GRU and fully connected classification layers, using the technology of adding residual connections. In this case, the input data were normalized. The obtained classification accuracy at the training, validation and testing stages was 0.9821, 0.9665, 0.9690, respectively. The execution time of one learning and validation epoch was twelve seconds. At the same time, the modified Inception model showed the best alternative result in terms of accuracy: 0.9818, 0.9694, 0.9675. The execution time of one training and validation epoch was twenty seven seconds. That is, there was no increase in the classification accuracy when adapting the well-known neural network models used for image analysis. But the training and validation time in the case of the best Inception model increased by more than two times. Thus, proposed and analyzed hybrid neural network model showed the highest accuracy and minimum training and validation time in solving the considered problem according to compared with a number of developed and widely known and used deep neural network models.
3
Krainichuk, Halyna. "Класифікація бінарних квазігрупових функційних рівнянь довжини чотири." Вісник Донецького національного університету. Серія А: Природничі науки, № 1-2 (2018): 4–32. http://dx.doi.org/10.31558/1817-2237.2018.1-2.1.
Повний текст джерела
4
Krainichuk, Halyna. "Класифікація бінарних квазігрупових функційних рівнянь і тотожностей довжини три." Вісник Донецького національного університету. Серія А: Природничі науки, № 1-2 (2017): 35–64. http://dx.doi.org/10.31558/1817-2237.2017.1-2.4.
Повний текст джерела
5
Загородній, О. "Принципи медичної діагностики злоякісного раку шкіри людини за допомогою штучних нейронних мереж." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 40 (19 вересня 2020): 31–36. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2020-40-05.
Повний текст джерелаАнотація:
Наведено принципи медичної діагностики онкологічних захворювань шкіри людини за допомогою штучних нейронних мереж. Розкрито аспекти розвитку штучного інтелекту, які дозволяють створювати на базі біологічних підходів інтелектуальні системи в різних областях застосування. Охарактеризовано етапи онкологічної діагностики, які є обов’язковими та мають фундаментальний вплив на подальше лікування пацієнта у разі діагностування злоякісного раку шкіри, результатом кожного з етапів є клінічний діагноз, морфологічний діагноз та патоморфологічний діагноз. Окреслено поняття меланоми та особливості її розвитку. Досліджено алгоритми автоматизованого комп'ютерного аналізу дерматологічних зображень, які забезпечують допомогу лікарям у постановці діагнозу та сприяють підвищенню точності діагностики. Розроблено структурну схему діагностування онкологічних захворювань шкіри людини за допомогою штучних нейронних мереж. В основі завдання диференціації патологій шкірних покривів людини лежить умовний поділ на 4 частини для вирішення завдань бінарної класифікації. Підкреслено, що навчання штучної нейронної мережі відбувається за допомогою наборів даних. Наголошується, що враховуючи завдання бінарної класифікації, у кожному напрямку застосування, наборам даних присвоюються мітки класу нуль та один, представлені у вигляді масиву. У статті розроблено детальний алгоритм, наведений у вигляді блок-схеми, здатний здійснювати постановку остаточного медичного діагнозу щодо захворювання шкіри на онкологічні патології за допомогою штучної нейронної мережі. Описаний алгоритм розроблений на основі штучних нейронних мереж, навчених вирішувати завдання бінарної класифікації. Результатом роботи штучної нейронної мережі є висновок приналежності вхідного значення до класів, на яких описана нейромережа проходила етап навчання.
6
Krainichuk (Shelepalo), H. V. "Про класифікацію узагальнених бінарних квазігрупових функційних рівнянь довжини п'ять." Вісник Донецького національного університету. Серія А: Природничі науки, № 1-2 (2019): 34–45. http://dx.doi.org/10.31558/1817-2237.2019.1-2.5.
Повний текст джерела
7
Городецька, Вероніка. "Домінантні метафори ідіостилю Юрія Клена". Філологічні студії: Науковий вісник Криворізького державного педагогічного університету 21 (7 квітня 2022): 147–58. http://dx.doi.org/10.31812/filstd.v21i.4760.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті акцентовано на дискусійному характері сформованих наукових підходів до визначення фундаментальних принципів аналізу метафор. Досліджено метафоричне мовлення українського письменника Юрія Клена як засіб презентації індивідуально-авторської мовної картини світу в аспекті антропоцентричної лінгвістики; наголошено, що метафора є одним з основних засобів моделювання суб’єктивного авторського погляду на життя та його художньої інтерпретації. Проаналізовано бінарну концептуалізацію метафоричної системи поета, типи метафор, способи їх реалізації; доведено, що текст художнього твору може являти собою складну й багатошарову метафору. Запропоновано класифікацію домінантних типів метафор з урахуванням способів їх морфологічного вираження та синтаксичної організації.
8
PISKUN, Oleksandr. "ANALYSIS OF MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR THE BINARY CLASSIFICATION PROBLEM." CHERKASY UNIVERSITY BULLETIN: APPLIED MATHEMATICS. INFORMATICS, no. 2 (2020): 86–95. http://dx.doi.org/10.31651/2076-5886-2019-2-86-95.
Повний текст джерела
9
Іванченко, А. С., К. С. Бовсуновська, І. М. Дикан, Б. А. Тарасюк, В. А. Павлов та Є. А. Настенко. "КЛАСИФІКАТОР ДИФЕРЕНЦІАЛЬНОЇ ДІАГНОСТИКИ АУТОІМУННОГО ГЕПАТИТУ ТА ХВОРОБИ ВІЛЬСОНА НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ УЛЬТРАЗВУКОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ ПЕЧІНКИ". Біомедична інженерія і технологія, № 6 (17 листопада 2021): 62–73. http://dx.doi.org/10.20535/2617-8974.2021.6.233008.
Повний текст джерелаАнотація:
Реферат: Проблематика. При інтенсивному моніторингу профілактичного огляду пацієнтів у медичних закладах первинної ланки найбільш зручно по ультразвуковим зображенням діагностувати лише наявність чи відсутність фіброзних змін печінки. Подібний підхід є найбільш ефективним при профілактиці захворювань, при цьому алгоритм класифікації визначає лише наявність патології, а уточнення діагнозу, ступінь ураження вже знайденої патології може визначатися в подальшому у спеціалізованих медичних закладах висококваліфікованим лікарем діагностом. Однак, розробка автоматизованих систем підтримки рішень при диференціації клінічно схожих захворювань завжди є актуальною задачею в медичній практиці. Однією з таких задач є диференціація аутоімунного гепатиту і хвороби Вільсона.
Мета. Розробити діагностичний алгоритм класифікації аутоімунного гепатиту і хвороби Вільсона за результатами аналізу ультразвукових зображень печінки.
Методика реалізації. Дані для виконання дослідження надано Інститутом ядерної медицини та променевої діагностики НАМН України – 9 знімків УЗД стосуються хворих на аутоімунній гепатит, 20 знімків пацієнтів з хворобою Вільсона. Об’єктами класифікації є області інтересу, що було виділено на ультразвукових зображеннях медичними фахівцями. Для збільшення об’єму навчальної вибірки та підвищення якості системи класифікації застосовано аугментацію одержаних зображень. В результаті для навчання (навчальна вибірка) та верифікації (тестова вибірка) було одержано загалом 600 областей інтересу (150 для аутоімунного гепатиту і 450 для хвороби Вільсона). Виходячі з припущення, що відмінності у характеристиках зображень класів знаходяться у відмінностях їх текстур в роботі розраховані текстурні ознаки на основі частот зустрічаємості патернів бінарного шаблону відтінків сірого. Для побудови класифікатора застовано алгоритм Random Forest.
Результати дослідження. Загальна вибірка з 600 областей інтересу була розбита випадковим чином на навчальну (80%) і тестову (20%). Одержано модель класифікатору алгоритмом Random Forest з показниками якості класифікації на навчальній вибірці: точність - 100%, чутливість - 1, специфічність - 1, F-score -1, та на тестовій вибірці: точність 90,8% , чутливість 0.767 , специфічність – 0,956, F-score – 0,873.
Висновки. Запропоновано ефективний підхід для вирішення задачі автоматичної диференційної діагностики аутоімунного гепатиту та хвороби Вільсона. На основі текстурних ознак та алгоритму випадкового лісу була отримана високоякісна модель класифікації
Ключові слова – диференціальна діагностика, аутоімунний гепатит, хвороба Вільсона, ультразвукова діагностика, аугментація зображень, патерни, локальні бінарні шаблони, Random Forest.
10
Прудникова, Тетяна. "ФРАЗЕОЛОГІЧНІ ОДИНИЦІ УКРАЇНСЬКОЇ МОВИ З КОМПОНЕНТОМ ДУША: СТРУКТУРНО-ГРАМАТИЧНІ МОДЕЛІ". Society. Document. Communication, № 7 (19 листопада 2019): 123–36. http://dx.doi.org/10.31470/2518-7600-2019-7-123-136.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті здійснено аналіз структурно-граматичних моделей фразеологічних одиниць із компонентом душа у сучасній українській мові. Визначено поняття моделі в сучасному мовознавстві. Вивчено погляди лінгвістів на структурно-граматичні типи фразеологічних одиниць. На основі аналізу класифікацій і дослідженого матеріалу виділено дві групи фразеологічних одиниць із компонентом душа: фразеологічні одиниці, співвідносні за своєю будовою зі словосполученнями; фразеологічні одиниці, які структурно організовані за моделями речення. Найпоширенішою є перша група фразеологічних одиниць, серед яких найуживанішими виступають бінарні моделі: V+Nacc, V+Nqen, V+Ndat, V+Ninstr. Найбільш частотним серед полікомпонентних моделей є тричленні й чотиричленні конструкції, що мають структуру V+ prep+ N(x), де іменники-компоненти стоять у всіх непрямих відмінках. Найбільш поширеними є моделі: V+prep+Nacc, V+prep+Ngen, V+prep+Ninstr, V+prep+Nloc. Постійного розташування порядку компонентів не спостерігається. Найчастіше дієслова вживаються препозитивно до залежних слів. Найчисленнішим корпусом у досліджуваній мікросистемі є дієслівна фразеологія.
Дисертації з теми "Бінарна класифікація"
1
Мілантьєв, Сергій Сергійович. "Статистична модель для визначення ймовірності відхилення рекурентних платежів". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/35897.
Повний текст джерелаАнотація:
Дипломна робота: 93 с., 15 рис., 8 табл., 2 додатки, 6 джерел.
Об’єкт дослідження – набір даних, який містить 900 000 записів про
користувачів та їх рекурентні платежі.
Предмет дослідження – методи машинного навчання та їх оптимізація за
допомогою підбору гіперпараметрів.
Мета роботи – розробити якісну модель для визначення вірогідності
відхилення рекурентного платежу, яка буде задовольняти всім умовам для високоякісної роботи, а саме бути точною, достатньо відказостійкою та швидкою.
Актуальність – оптимізування маркетингових кампаній та вдосконалення системи прийняття рішень в компанії в цілому.
Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – прогнозування рекурентних платежів, які ще не є заплановані проте можуть відбутися у майбутньому.Diploma work: 93 p., 19 fig., 9 tabl., 2 appendixes, 24 sources. The object of the study – data set that contains 900,000 records about users and their recurring payments information. The subject of research – methods of machine learning and their optimization through the selection of hyperparameters. The purpose of the work – develop a precise model to determine the probability of recurring payments rejection, which will meet all the conditions for high quality work, accurate, sufficiently fault tolerant and fast. Actuality – optimizing marketing campaigns and improving the decision making system in the company as a whole. Ways of further development of the subject of research – forecasting recurrent payments, which are not yet planned but may occur in the future.
2
Позняк, Дар'я Ігорівна. "Система прогнозування інсульту на основі медичних даних пацієнтів". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/45228.
Повний текст джерелаАнотація:
Дипломна робота: 94 c., 24 рис., 7 табл., 2 додатків, 21 джерело.
Предмет дослідження: алгоритми прогнозування інсульту на основі
статистичних та структурних моделей.
Об’єкт дослідження: відкритий набір медичних даних пацієнтів з веб-
платформи Kaggle.
Мета дослідження: проаналізувати існуючі моделі прогнозування,
розробити власну систему прогнозування інсульту на прикладі медичних даних
пацієнтів.
Використані моделі: у програмній реалізації було використано модель
градієнтного бустингу.
Актуальність роботи обумовлена тенденціями глобалізації та
діджиталізації, які в свою чергу призводять до зміни образу життя сучасної
людини, що викликає потребу у розробці новітніх методів діагностики
захворювань, а також вимагає нетривіальних рішень зі зберігання та обробки
медичних даних.
Отримані результати: побудована система прогнозування інсульту, що
може класифікувати ризик виникнення інсульту у пацієнта з прийнятною
точністю.
У рамках подальшого розвитку дослідження пропонується підвищувати
точність отриманих моделей, врахування більшої кількості характеристик стану
здоров’я пацієнтів, що можуть бути пов’язані із настанням інсульту.Thesis: 94 p., 24 fig., 10 tabl., 2 appendices, 21 sources. Subject of research: stroke prediction algorithms based on statistical and structural models. Object of study: a set of patients` medical data from the Kaggle web platform. The purpose of the study: to analyze existing models of prognosis, to develop their own system for predicting stroke on the example of medical data of patients. Models used: gradient boosting model was used in the software implementation. The urgency of the work is due to trends in globalization and digitalization, which in turn lead to changes in the lifestyle of modern man, which necessitates the development of new methods for diagnosing diseases, as well as requires non-trivial solutions for storage and processing of medical data. Results obtained: A stroke prediction system has been developed that can classify the risk of stroke in a patient with acceptable accuracy. As part of the further research, it is proposed to increase the accuracy of the obtained models, taking into account more characteristics of the health status of patients that may be associated with the stroke disease.
3
Левчук, Святослав Богданович. "Інтелектуальна система мерчандайзингу. Детекція та розпізнавання асортименту". Master's thesis, Київ, 2018. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/23987.
Повний текст джерелаАнотація:
Магістерська дисертація: 126 с., 47 рис., 30 табл., 2 додатки, 31 джерело.
Об'єктом дослідження є методи мерчандайзингу товарів в торгових точках.
Предметом дослідження є методи класифікації товарів на полицях в торгових точках.
Мета роботи – розробка інтелектуальної системи мерчендайзингу, яка дозволить зменшити використання людського ресурсу та максимально оптимізувати процес мерчендайзингу за рахунок автоматичного моніторингу наявності товару на полицях та розробка системи класифікації товарів як складової частини системи мерчиндайзингу для аналізу товарів на полиці відносно планограм магазину.
В роботі розглянуто і проаналізовано сучасні системи мерчандайзингу та іх недоліки, також, розглядаються існуючі методи класифікації.
Запропоновано метод класифікації товарів в магазині з спеціально розробленою згортковою нейронною мережею, який побудовано на основі методів з використанням згорткових нейронних мереж, з нелінійними класифікаторами та адаптивним методом оптимізації.
Інтелектуальна система мерчандайзингу та система класифікації асортименту реалізовані за допомогою мови програмування Python з використанням СУБД MySql. Результати даної роботи рекомендується використовувати для моніторингу якості викладки товарів на полицях та контролю наповненості полиць у торгових точках.Master thesis explanatory note: 126 p., 47 fig., 30 tab., 2 appendices, 31 sources. The object of research – intelligent merchandising system. The subject of research – classification methods of goods on shelves in stores. The purpose of the work is to develop an intelligent merchandising system that will reduce the use of human resources and maximize the process of merchandising through automatic monitoring of the availability of goods on shelves and to develop of goods classification system as a part of a merchandising system for the analysis of goods on the shelf in relation to the store planograms. In the work, modern merchandising systems and their shortcomings are considered and analyzed, as well as existing classification methods are considered. Goods classification method with specially developed convolutional neural network, which is constructed on the basis of methods using convolutional neural networks, with nonlinear classifiers and an adaptive optimization method is proposed. Intelligent merchandising system and assortment classification system are implemented using Python programming language with MySql DB. The results of this work are recommended for monitoring the compliance with the planogram and availiability of the goods on shelves in stores.
Звіти організацій з теми "Бінарна класифікація"
1
Городецька, В. А. Домінантні метафори ідіостилю Юрія Клена. Криворізький державний педагогічний університет, 2020. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/5649.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті акцентовано на дискусійному характері сформованих наукових підходів до визначення фундаментальних принципів аналізу метафор. Досліджено метафоричне мовлення українського письменника Юрія Клена як засіб презентації індивідуально-авторської мовної картини світу в аспекті антропоцентричної лінгвістики; наголошено, що метафора є одним з основних засобів моделювання суб’єктивного авторського погляду на життя та його художньої інтерпретації. Проаналізовано бінарну концептуалізацію метафоричної системи поета, типи метафор, способи їх реалізації; доведено, що текст художнього твору може являти собою складну й багатошарову метафору. Запропоновано класифікацію домінантних типів метафор з урахуванням способів їх морфологічного вираження та синтаксичної організації.