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: | Реферативна база даних (4) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Naumenko I$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 5 Представлено документи з 1 до 5 |
|||
| 1. | 
Khomyak Yu. Minimizing the mass of a flat bottom of cylindrical apparatus [Електронний ресурс] / Yu. Khomyak, Ie. Naumenko, V. Zheglova, V. Popov // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2018. - № 2(1). - С. 42-50. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2018_2(1)__6 Отримано загальний розв'язок задач згину круглих пластин, товщина яких змінюється за експоненціальним законом із застосуванням вироджених гіпергеометричних функцій Куммера. Розв'язано задачу контакту циліндричної оболонки з круговою пластиною змінної товщини в загальному вигляді. Запропоновано методику мінімізації маси пластинчастих елементів конструкцій кругової форми. Розроблено конструкцію зони переходу від днища до стінки, міцність якої перевірено методом скінченних елементів у реальному проектуванні. | ||
| 2. | 
Naumenko I. The Category of Negation: The Lexocographic and Belles-Lettre Discourses [Електронний ресурс] / I. Naumenko, M. Derevianchenko, T. Anokhina // Філологічні трактати. - 2017. - Т. 9, № 4. - С. 72-76. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Filtr_2017_9_4_13 | ||
| 3. |
Moskalenko V. Improving the effectiveness of training the on-board object detection system for a compact unmanned aerial vehicle [Електронний ресурс] / V. Moskalenko, A. Dovbysh, I. Naumenko, A. Moskalenko, A. Korobov // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2018. - № 4(9). - С. 19-26. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2018_4(9)__4 Запропоновано модель детектора об'єктів і критерій ефективності навчання моделі. Модель містить 7 перших модулів згорткової мережі Squeezenet, 2 згорткові різномасштабні шари, та інформаційно-екстремальний класифікатор. Як критерій ефективності навчання моделі детектора розглянуто мультиплікативну згортку частинних критеріїв, що враховує ефективність виявлення об'єктів на зображенні та точність класифікаційного аналізу. При цьому додаткове використання алгоритму ортогонального узгодженого кодування під час обчислення високорівневих ознак надає можливість збільшити точність моделі на 4 %. Розроблено алгоритм навчання детектора об'єктів за умов малого обсягу розмічених навчальних зразків та обмежених обчислювальних ресурсів, доступних на борту малогабаритного безпілотного апарату. Суть алгоритму полягає в адаптації верхніх шарів моделі до доменної області використання на базі алгоритмів зростаючого розріджено кодувального нейронного газу та симуляції відпалу. Навчання верхніх шарів без вчителя надає можливість ефективно використати нерозмічені дані з доменної області та визначити необхідну кількість нейронів. Показано, що за відсутності тонкої настройки згорткових шарів забезпечується 69 % виявлених об'єктів на зображеннях тестової вибірки Inria Aerial Image. У цьому випадку після тонкої настройки на базі алгоритму симуляції відпалу забезпечується 95 % виявлених об'єктів на тестових зображеннях. Показано, що використання попереднього навчання без вчителя надає можливість підвищити узагальнювальну здатність вирішальних правил і прискорити ітераційний процес знаходження глобального максимуму у разі навчання з учителем на вибірці обмеженого обсягу. У цьому випадку усунення ефекту перенавчання здійснюється шляхом оптимального вибору значення гіперпараметру, що характеризує ступінь покриття вхідних даних нейронами мережі. | ||
| 4. | 
Shvets P. Mathematical modeling in CAD elements vehicles food and chemical industry [Електронний ресурс] / P. Shvets, A. Toropenko, I. Naumenko, H. W. Sher // Ukrainian journal of food science. - 2016. - Vol. 4, Iss. 2. - С. 339-349. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ujfs_2016_4_2_15 | ||
| 5. | 
Stanovskyi O. Optmization of "fuel electric generator – electric motor" system in CAD [Електронний ресурс] / O. Stanovskyi, P. Shvets, V. Bondarenko, I. Naumenko, Hussain Valid Sher, V. Dobrovolskaya // Технологический аудит и резервы производства. - 2017. - № 2(1). - С. 46-50. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Tatrv_2017_2(1)__9 | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |