Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Книжкові видання та компакт-диски (2) | Реферативна база даних (8) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Гофман Є$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 5 Представлено документи з 1 до 5 |
|||
| 1. | 
Гофман Є. О. Метод синтезу нейро-нечітких мереж із використанням дерев розв’язків [Електронний ресурс] / Є. О. Гофман, С. О. Субботін, А. О. Олійник // Реєстрація, зберігання і обробка даних. - 2012. - Т. 14, № 1. - С. 57-65. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/rzod_2012_14_1_8 | ||
| 2. | 
Олійник А. О. Планування ресурсів паралельної обчислювальної системи при синтезі нейро-нечітких моделей для обробки великих даних [Електронний ресурс] / А. О. Олійник, С. Ю. Скрупський, С. О. Субботін, А. Ю. Благодарьов, Є. О. Гофман // Радіоелектроніка, інформатика, управління. - 2016. - № 4. - С. 61-69. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/riu_2016_4_10 Вирішено завдання планування ресурсів паралельних комп'ютерних систем за синтезу нейро-нечітких мереж. Об'єкт дослідження - процес синтезу нейро-нечітких моделей. Предмет дослідження - методи планування ресурсів паралельних комп'ютерних систем. Мета роботи - побудова моделі планування ресурсів паралельних комп'ютерних систем, що здійснюють вирішення прикладних завдань на основі паралельного методу синтезу нейро-нечітких мереж. Запропоновано модель планування ресурсів паралельних комп'ютерних систем за синтезу нейро-нечітких мереж. Синтезована модель враховує тип комп'ютерної системи, кількість процесів, на яких виконується завдання, пропускну здатність мережі передачі даних, параметри використовуваного математичного забезпечення (кількість можливих рішень, що обробляються в процесі роботи методу, частки рішень, що генеруються на кожній ітерації стохастичного пошуку за допомогою застосування операторів схрещування і мутації), а також параметри розв'язуваної прикладної задачі (кількість спостережень і кількість ознак в заданій множині даних, що описує результати спостережень за досліджуваним об'єктом або процесом). Розроблено програмне забезпечення, що реалізує синтезовану модель планування ресурсів. Виконано експерименти, що підтверджують адекватність запропонованої моделі. Результати експериментів дозволяють рекомендувати застосування розробленої моделі на практиці. | ||
| 3. |
Леощенко С. Д. Cинтез та використання нейромережевих моделей з ймовірнісним кодуванням структури [Електронний ресурс] / С. Д. Леощенко, А. О. Олійник, С. О. Субботін, Є. О. Гофман, М. Б. Ільяшенко // Радіоелектроніка, інформатика, управління. - 2021. - № 2. - С. 93-104. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/riu_2021_2_12 | ||
| 4. |
Леощенко С. Д. Метод структурного доналаштування нейромережевих моделей для забезпечення інтерпретабельності [Електронний ресурс] / С. Д. Леощенко, А. О. Олійник, С. О. Субботін, Є. О. Гофман, О. В. Корнієнко // Радіоелектроніка, інформатика, управління. - 2021. - № 3. - С. 86-96. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/riu_2021_3_10 Розглянуто задачу структурного доналаштування попередньо синтезованих моделей на базі штучних нейронних мереж для забезпечення властивості інтерпретабельності при роботі із великими об'ємами даних. Об'єкт дослідження - процес структурного доналаштування штучних нейронних мереж з використанням адаптивних механізмів. Мета роботи - розробка методу структурного доналаштування нейронних мереж для підвищення швидкості їх роботи та зменшення ресурсоємності при обробці великих даних. Запропоновано метод структурного доналаштування нейронних мереж на основі адаптивних механізмів запозичених із нейроеволюційних методів синтезу. На початку метод використовує систему індикаторів для оцінки існуючої структури штучної нейронної мережі. Оцінка грунтується на структурних особливостях нейромоделі. Потім отримані індикаторні оцінки порівнюються із критеріальними значеннями для вибору типу структурного доналаштування. У якості варіантів структурного доналаштування використовується варіанти мутаційних змін із групи методів нейроеволюціонної модифікації топології і ваг нейромережі. Метод дозволяє знизити ресурсоємність під час роботи нейромоделі, за рахунок пришвидшення обробки великих даних, що розширює поле практичного застосування штучних нейронних мереж. Розроблений метод реалізовано та досліджено на прикладі використання рекурентної штучної мережі типу Довга короткочасна пам'ять при вирішенні задачі класифікації. Використання розробленого методу дозволило збільшити швидкість роботи нейромоделі з тестовою вибіркою на 25,05 %, в залежності від використовуваних обчислювальних ресурсів. Висновки: проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого математичного забезпечення і дозволяють рекомендувати його для використання на практиці при структурному доналаштуванні попередньо синтезованих нейромоделей для подальшого вирішення задач діагностування, прогнозування, оцінювання та розпізнавання образів з використанням великих даних. Перспективи подальших досліджень можуть полягати в більш тонкому налаштуванні системи індикаторів для визначення зв'язків, що кодують зачумлені дані з метою додаткового підвищення точності роботи моделей на основі нейронних мереж. | ||
| 5. |
Леощенко С. Д. Еволюційний метод синтезу імпульсних нейронних мереж з використанням механізму нейропатернів [Електронний ресурс] / С. Д. Леощенко, А. О. Олійник, С. О. Субботін, Є. О. Гофман, М. Б. Ільяшенко // Радіоелектроніка, інформатика, управління. - 2022. - № 3. - С. 77-85. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/riu_2022_3_10 Розглянуто задачу синтезу імпульсних нейронних мереж на основі еволюційного підходу до синтезу штучних нейронних мереж з використанням нейропатерного механізму для побудови діагностичних моделей з високим рівнем точності роботи. Об'єкт дослідження - процес синтезу імпульсних нейронних мереж з використанням еволюційного підходу та нейропатерного механізму. Мета роботи - розробка методу синтезу імпульсних нейронних мереж на основі еволюційного підходу з використанням нейропатерного механізму для побудови діагностичних моделей з високим рівнем точності роботи. Запропоновано метод синтезу імпульсних нейронних мереж на основі еволюційного підходу. На початку генерується популяція імпульсних нейронних мереж, для їх кодування та подальшого розвитку використовується нейропатерний механізм, що полягає в окремому кодуванні нейронів із різними функціями активації, що визначаються попередньо. Так кожен патерн з декількома точками входу може визначати взаємозв'язок між парою точок. В подальшому, це спрощує еволюційний розвиток мереж. Щоб розшифрувати імпульсну нейронну мережу з патерну координати для пари нейронів передаються в мережу, що створює патерн. Вихідний сигнал мережі визначає вагу і затримку з'єднання між двома нейронами в імпульсній нейронній мережі. Після цього можна оцінити кожну нейромодель після еволюційних змін та перевірити критерії зупинки синтезу. Метод дозволяє знизити ресурсоємність під час синтезу мережі, за рахунок абстрагування еволюційних змін патерну мережі від неї самої. Розроблений метод реалізовано та досліджено на прикладі синтезу імпульсної нейронної мережі для використання у якості моделі для технічного діагностування. Використання розробленого методу підвищити точність нейромоделі з тестовою вибіркою на 20 %, в залежності від використовуваних обчислювальних ресурсів. Висновки: проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого математичного забезпечення і дозволяють рекомендувати його для використання на практиці при синтезі імпульсних нейронних мереж у якості основи діагностичних моделей для подальшої автоматизації задач діагностування, прогнозування, оцінювання та розпізнавання образів з використанням великих даних. Перспективи подальших досліджень можуть полягати у використання нейропатерного механізму для непрямого кодування імпульсних нейронних мереж, що буде забезпечувати, ще більш компактне зберігання даних та пришвидшить процес синтезу. | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |