нейронні мережі, нейромережі, нейронна мережа, нейронные сети
Підтеми:
Документи:
- Аналіз даних та машинне навчання [Електронний ресурс] [Текст] : лабораторний практикум для здобувачів освіт. ступ. "Бакалавр" спец. 122 "Комп'ютерні науки" освіт.-проф. програм "Комп'ютерні науки", "Інформаційні системи та штучний інтелект" ден. та заоч. форм навч. / уклад. : О. В. Харкянен ; Нац. ун-т харч. технол. — Київ : НУХТ, 2023. — 23 с. — каф. інформаційних технологій, штучного інтелекту і кібербезпеки.
- Вопросы бионики [Текст] : Сб. статей / АН СССР; Науч. Совет по комплекс. проблеме "Кибернетика". — М. : Наука, 1967. — 596 с.
- Глибинне навчання [Електронний ресурс] [Текст] : метод. рекомендації до викон. лабораторних робіт для здобувачів освіт. ступ. "Магістр" спец. 122 "Комп'ютерні науки" освіт.-проф. програми "Управління інформацією та аналітика даних" ден. форми здобуття освіти / уклад. : О. В. Харкянен ; Нац. ун-т харч. технол. — Київ : НУХТ, 2024. — 40 с. — каф. інформаційних технологій, штучного інтелекту і кібербезпеки.
- Для развлечений, и для науки [Текст] // Компьютеры, сети, программирование. — 2016. — № 6. — С. 15-16.
- Математичні моделі для цифрових двійників промислових об'єктів [Електронний ресурс] [Текст] : метод. рекомендації до викон. лабораторних робіт для здобувачів освіт. ступ. "Магістр" спец. 174 освіт.-проф. програми "Комп'ютерні технології та програмування в автоматизованих системах управління" ден. та заоч. форм здобуття освіти / уклад. : Н. М. Луцька ; Нац. ун-т харч. технол. — Київ : НУХТ, 2024. — 121 с. — каф. автоматизації та комп'ютерних технологій систем управління.
- Мемристоры [Текст] // Компьютеры, сети, программирование. — 2013. — № 3. — С. 26-27.
- Моделювання нейронних мереж [Електронний ресурс] [Текст] : метод. рекомендації до викон. лабораторних робіт для здобувачів освіт. ступ. "Бакалавр" спец. 122 "Комп'ютерні науки" освіт.-проф. програми "Інформаційні системи та штучний інтелект" ден. форми здобуття освіти / уклад. : М. П. Грама, О. Л. Сєдих, С. В. Грибков ; Нац. ун-т харч. технол. — Київ : НУХТ, 2025. — 62 с. — каф. інформаційних технологій, штучного інтелекту і кібербезпеки.
- Статистичні методи операційного вдосконалення [Електронний ресурс] [Текст] : лаб. практикум для здоб. освіт. ступ. "Магістр" спец. 181 "Харчові технології", 151 "Автоматизація і комп'ютерно-інтегровані технології", 133 "Галузеве машинобудування" освіт.-наук. програми "Lean-виробництво харчової продукції" ден. форми навч. / уклад. : H. М. Луцька ; Нац. ун-т харч. технол. — Київ : НУХТ, 2023. — 81 с. — каф. автоматизації та комп'ютерних технологій систем управління.
- Сучасні методи керування та їх застосування в електроенергетичних, електротехнічних та електромеханічних системах [Електронний ресурс] [Текст] : лабораторний практикум для здобувачів освіт.-наук. ступ. "Доктор філософії" спец. 141 освіт.-наук. програми "Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка" ден. та заоч. форм навч. / уклад. : С. М. Балюта, Л. О. Копилова, Ю. В. Куєвда, В. Д. Йовбак ; Нац. ун-т харч. технол. — Київ : НУХТ, 2021. — 63 с. — каф. електропостачання і енергоменеджменту.
- Сучасні методи керування та їх застосування в електроенергетичних, електротехнічних та електромеханічних системах [Електронний ресурс] [Текст] : метод. рекомендації до вивч. дисц. та викон. контрол. роботи для здобувачів освіт.-наук. ступ. "Доктор філософії" спец. 141 освіт.-наук. програми "Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка" ден. та заоч. форм навч. / уклад. : С. М. Балюта, Л. О. Копилова, Ю. В. Куєвда, В. Д. Йовбак ; Нац. ун-т харч. технол. — Київ : НУХТ, 2021. — 33 с. — каф. електропостачання і енергоменеджменту.
- Факты и комментарии [Текст] // Компьютеры, сети, программирование. — 2017. — № 7. — С. 38-40.
- Штучний інтелект і нейромережі [Текст] : 12 книжок в одній, що допоможуть вам втілити інновації в життя / упоряд. ТОВ "Моноліт Бізз". — Харків : Моноліт Бізз, 2024. — 216 с. — ISBN 978-617-8119-95-9.
- Azarova, A. O.
Mathematical method of enterprise competitiveness level evaluation by using hopfield network [Текст] / A. O. Azarova, O. O. Moroz, O. V. Zhytkevych // Актуальні Проблеми Економіки. — 2013. — № 11 (149). — С. 149-154. — Бібліогр. в кінці ст.
- Predictive performance of artificial neural network and multiple linear regression models in predicting adhesive bonding strength of wood [Текст] / S. Bardak, S. Tiryaki, T. Bardak, A. Aydin // Проблемы прочности. — 2016. — № 6 (444). — P. 95-110. — Bibliogr. : p. 107-110.
- Biblik, I.
Prediction of Flow Accelerated Corrosion of NPP Pipeline Elements by Network Simulation Method [Текст] / I. Biblik, K. Avramov, R. Rusanov // Проблемы машиностроения. — 2018. — Т.21, № 3. — P. 13-18. — Bibliogr: p. 17-18.
- Bodyanskiy, Ye.
Adaptive hybrid activation function for deep neural networks [Текст] / Ye. Bodyanskiy, S. Kostiuk // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2022. — № 1. — P. 87-96. — Бібліогр. в кінці ст.
- Power transformer faults diagnosis using undestructive methods (Roger and IEC) and artificial neural network for dissolved gas analysis applied on the functional transformer in the Algerian north-eastern: a comparative study [Текст] / L. Bouchaoui, K. E. Hemsas, H. Mellah, S. Benlahneche // Електротехніка і електромеханіка. — 2021. — № 4. — C. 3-11. — Бібліогр. в кінці ст.
- Bourzami, A.
On-line voltage stability evaluation using neuro-fuzzy inference system and Moth-Flame optimization algorithm [Текст] / A. Bourzami, M. Amroune, T. Bouktir // Електротехніка і електромеханіка. — 2019. — № 2. — P. 47-54. — Bibliogr. : p. 53-54.
- Energy-efficient control of pump units based on neural-network parameters observer [Текст] / S. O. Burian, O. I. Kiselychnyk, M. V. Pushkar et al. // Технічна електродинаміка. — 2020. — № 1, січ.-лют. — P. 71-77. — Bibliogr. : p. 76.
- Artificial neural network modeling of Cr(VI) biosorption from aqueous solutions [Текст] / Mohammadi. Farzaneh, Yavari. Zeyhad, Rahimi. Somaye, Hashemi. Majid // Хімія і технологія води. — 2019. — Т. 41, № 4 (270) : лип.-серп. — P. 399-409. — Bibliogr. : p. 407-408.
- Fedin, S.
Improving the accuracy of neural network exchange rate forecasting using evolutionary modeling methods [Текст] / S. Fedin // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2024. — № 3. — Р. 7-24.
- Kryvoruchko, O.
Usage of neural networks in image recognition [Текст] / O. Kryvoruchko, K. Khorolska, V. Chubaievskyi // Зовнішня торгівля: економіка, фінанси, право. — 2019. — № 3 (104). — P. 83-92. — Bibliogr. : p. 91-92.
- Naderan, M.
Using convolutional neural networks for breast cancer diagnosing [Текст] / M. Naderan, Yu. Zaychenko, A. Napoli // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2019. — № 4. — P. 85-93. — Bibliogr. : p. 92-93.
- Naderan, N.
Methods for improving accuracy of the dementia diagnosis using feature dimension reduction [Текст] / N. Naderan, Yu. Zaychenko // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2019. — № 2. — P. 25-30. — Bibliogr. : p. 29-30.
- Naderan, М.
Review methods for breast cancer detection using artificial intelligence and deep learning methods [Текст] / М. Naderan // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2021. — № 1. — P. 98-102. — Бібліогр. в кінці ст.
- Nedashkovskaya, N. I.
Generative time series model based on encoder-decoder architecture [Текст] / N. I. Nedashkovskaya, D. V. Androsov // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2022. — № 1. — P. 97-109. — Бібліогр. в кінці ст.
- Olinyk, A. A.
Neural network synthesis based on evolutionary optimization [Текст] / A. A. Olinyk, S. A. Subbotin // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2015. — № 1. — P. 77-86. — Bibliogr. : p. 85-86.
- Perevoznik, K.
Application of neural network technology for public opinion analysis [Текст] = Застосування технології нейронних мереж для аналізу суспільної думки / K. Perevoznik, Y. Parzhyn // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2024. — № 4. — Р. 97-106.
- Praveen, Kumar T.
Improvement of voltage stability for grid connected solar photovoltaic systems using static synchronous compensator with recurrent neural network [Текст] / Kumar T. Praveen, S. Ganapathy, M. Manikandan // Електротехніка і електромеханіка. — 2022. — № 2. — P. 69-77. — Бібліогр. в кінці ст.
- Shahriari, Shamim
Modeling the efficiency of microfiltration process in reducing the hardness, improvement the non-sugar component rejection and purity of raw sugar beet juice [Текст] / S. Shahriari, V. Hakimzadeh, M. Shahidi // Ukrainian food journal. — 2017. — vol. 6, Issue 4. — P. 648-661. — Bibliogr. : p. 659.
- Shiwei, Su.
Comprehensive evaluation system and method of medium and low voltage distribution network operation state [Текст] / Su. Shiwei, You. Yiran, Z. Yu // Технічна електродинаміка. — 2020. — № 6, листоп.-груд. — P. 47-56. — Bibliogr. p. 55-56.
- Zarifpoor, Maliheh
Investigating of artificial neural network potential to predict the properties of refined raw sugar beet juice by electrocoagulation process [Текст] / M. Zarifpoor, V. Hakimzadeh // Ukrainian food journal. — 2018. — vol. 7, Issue 4. — P. 682-691. — Bibliogr. : p. 691.
- Азарова, А. О.
Розробка методу формалізації СППР щодо інвестування на базі нейронної мережі Хопфілда [Текст] / А. О. Азарова, Д. М. Бершов // Вісник Вінницького політехнічного інституту. — 2008. — № 2. — С.13-18.
- Акимова, О.
Маркетинговые исследования способны увеличить потенциал роста эффективности бизнеса до 40% [Текст] / О. Акимова // Маркетинг и реклама. — 2019. — № 11 (278), нояб. — С. 16-18.
- Математичні методи оброблення та моделювання результатів експериментальних досліджень [Текст] : навч. посібник / М. Ю. Антомонов, Г. В. Коробейніков, І. В. Хмельницька, Н. В. Харковлюк-Балакіна ; Нац. ун-т фіз. виховання і спорту України. — Київ : Олімпійська література, 2021. — 216 с. — ISBN 978-617-7492-10-7.
- Арбиб, Майкл А.
Мозг, машина и математика [Текст] : Пер. с англ. / Майкл А. Арбиб ; Под ред. М.И. Кратко. — М. : Наука, 1968. — 224 с.
- Асылбеков, Н. С.
Применение нейронной сети для описания объекта диагностирования [Текст] / Н. С. Асылбеков // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. — 2013. — № 9. — С. 24-30. — Библиогр. конце ст.
- Баленко, Олексій Іванович
Оптимізація системи керування електропередачею дизель-потягу [Текст] : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.07 / О. І. Баленко ; Нац. техн. ун-т "Харків. політех. ін-т". — Х., 2006. — 19 с. — З дисертацією можна ознайомитись в бібліотеці Харк. політех. ін-ту.
- Сучасні методи керування та їх застосування в електроенергетичних, електротехнічних та електромеханічних системах [Електронний ресурс] [Текст] : курс лекцій для здобувачів освіт.-наук. ступ. "Доктор філософії" спец. 141 освіт.-наук. програми "Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка" ден. та заоч. форм навч. / С. М. Балюта, Л. О. Копилова, Ю. В. Куєвда, В. Д. Йовбак ; Нац. ун-т харч. технол. — Київ : НУХТ, 2021. — 109 с. — каф. електропостачання і енергоменеджменту.
- Синтез інтелектуальної системи оцінки технічного стану обладнання системи електропостачання з фотоелектростанціями та накопичувачами енергії [Текст] / С. М. Балюта, Л. О. Копилова, Ю. В. Куєвда та ін. // Наукові праці Національного університету харчових технологій. — 2024. — Т. 30, № 1. — С. 105-118.
- Методика автоматической оценки качества пищевых изделий на основе теории искусственных нейронных сетей [Текст] / М. М. Благовещенская, И. Г. Благовещенский, Е. А. Назойкин, Л. А. Крылова // Пищевая промышленность. — 2015. — № 2. — С. 42-45. — Библиогр. в конце ст.
- Использование нейронных сетей как фактора повышения качества и безопасности пивобезалкогольных напитков при дезинфекции ПЭТ-бутылок [Текст] / М. М. Благовещенская, И. Г. Благовещенский, Е. В. Роденков, Л. А. Крылова // Хранение и переработка сельхозсырья. — 2013. — № 7. — С. 36-40. — Библиогр. в конце ст.
- Построение интеллектуального модуля-дегустатора для прогнозирования вкусовых качеств кондитерских масс [Текст] / М. М. Благовещенская, С. М. Носенко, А. В. Шаверин и др. // Хранение и переработка сельхозсырья. — 2013. — № 6. — С. 12-16. — Библиогр. в конце ст.
- Боголюбов, Д. П.
Разработка оболочки системы поддержки принятия решений с использованием эволюционных алгоритмов [Текст] / Д. П. Боголюбов, О. Е. Бухаров, А. А. Мизикин // Промышленные АСУ и конроллеры. — 2013. — № 7. — С. 37-45. — Библиогр. в конце ст.
- Боголюбов, Д. П.
Разработка и реализация эволюционных алгоритмов обработки информации [Текст] / Д. П. Боголюбов, А. А. Мизикин, А. А. Чанкин // Приборы и системы.Управление, контроль, диагностика. — 2010. — № 4. — С.20-24.
- Боровий, А. М.
Оцінка енергоспоживанняння інструкцій опрацювання даних [Текст] / А. М. Боровий // Вісник Вінницького політехнічного інституту. — 2008. — № 6. — С.82-88.
- Булгакова, Олександра Сергіївна
Методи та системи штучного інтелекту: теорія та практика [Текст] : навч. посібник / О. С. Булгакова, В. В. Зосімов, В. О. Поздєєв ; Миколаївський нац. ун-т ім. В. О. Сухомлинського. — Херсон : Олді-плюс, 2020. — 356 с. — ISBN 978-966-289-364-9.
- Васильєв, Олексій
Особливості застосування штучних нейронних мереж в економіко-математичному моделюванні [Текст] / О. Васильєв // Банківська справа. — 2013. — № 8 (116). — С. 50-57. — Бібліогр. : с. 57.
- Вересников, Г. С.
Ранняя диагностика состояния динамических объектов на основе анализа стационарных временных рядов [Текст] / Г. С. Вересников // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. — 2015. — № 3. — С. 51-58. — Библиогр. конце ст.
- Вересников, Г. С.
Построение функциональных зависимостей на основе эмпирических данных в задаче восстановления высотно-скоростных и дроссельных характеристик турбореактивного двигателя [Текст] / Г. С. Вересников, И. И. Икрянов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. — 2013. — № 10. — С. 26-36. — Библиогр. конце ст.
1
2
3
4
|
