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 (6) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Турченко І$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 5 Представлено документи з 1 до 5 |
|||
| 1. | 
Кулешов В.В. Удосконалення інформаційної технології взаємодії залізничних адміністрацій та операторів перевезень за умовами логістики [Електронний ресурс] / В.В. Кулешов, О.С. Олефір, Д.В. Селюк, І.В. Турченко // Збірник наукових праць Української державної академії залізничного транспорту. - 2013. - Вип. 137. - С. 55-60. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Znpudazt_2013_137_11 | ||
| 2. | 
Турченко І. В. Коректне визначення ефективності розпаралелення при використанні бібліотеки візуалізації МРЕ [Електронний ресурс] / І. В. Турченко // Электротехнические и компьютерные системы. - 2013. - № 9. - С. 110-117. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/etks_2013_9_18 Розглянуто грубозернистий паралельний алгоритм навчання модульних нейронних мереж з динамічним розподілом на процесори паралельного комп’ютера. Розпаралелення проведено на високопродуктивному комп’ютері Origin 300 з використанням технології МРІ (Message Passing Interface). У ході оцінювання ефективності цього паралельного алгоритму шляхом візуалізації процесу розпаралелення за допомогою бібліотеки МРЕ (MPI Parallel Environment) виявлено недолік бібліотеки, пов'язаний з обчисленням астрономічного, а не процесорного часу виконання паралельної програми. Здійснено відповідну модифікацію бібліотеки візуалізації МРЕ, що усуває вказаний недолік і надає змогу коректно визначати ефективність розпаралелення паралельної програми.Рассмотрен крупнозернистый параллельный алгоритм обучения модульных нейронных сетей с динамическим распределением на процессоры параллельного компьютера. Распараллеливание выполнено на высокопроизводительном компьютере Origin 300 с использованием технологии MPI (Message Passing Interface). При оценке эффективности данного параллельного алгоритма путем визуализации процесса распараллеливания с помощью библиотеки МРЕ (MPI Parallel Environment) обнаружен недостаток библиотеки, связанный с вычислением астрономического, а не процессорного времени выполнения параллельной программы. Выполнена необходимая модификация библиотеки визуализации МРЕ, которая устраняет этот недостаток и позволяет корректно определять эффективность распараллеливания параллельной программы.The coarse-grain parallel algorithm of modular neural networks training with dynamic mapping onto processors of parallel computer is described in this paper. Parallelization of the algorithm is done on parallel computer Origin 300 using MPI (Message Passing Interface) technology. Efficiency estimation of this parallel algorithm using MPE (MPI Parallel Environment) library has showed its disadvantage connected with calculation of a wall, not a processor computational time of parallel routine. The appropriate modification of the MPE library allows correctly define of a parallelization efficiency of a parallel routine. | ||
| 3. | 
Турченко І. В. Нейромережевий прогноз ціни ресурсів хмарного сервісу в середньостроковій перспективі [Електронний ресурс] / І. В. Турченко // Системи обробки інформації. - 2014. - Вип. 2. - С. 211-215. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2014_2_45 Розглянуто метод середньострокового прогнозування ціни обчислювальних ресурсів хмарного сервісу за допомогою багатошарового персептрону. Проведено аналіз відомих рішень та представлено модель використаної нейронної мережі. Експериментальні дослідження проведено на даних хмарного сервісу Amazon ЕС2. Результати прогнозування показали високу точність запропонованого методу, який може бути застосований для виконання обчислювальних задач користувачів хмарних сервісів найбільш економним чином. | ||
| 4. | 
Турченко І. В. Метод розпізнавання вихідного сигналу мультисенсора за допомогою модульних нейронних мереж [Електронний ресурс] / І. В. Турченко // Інформатика та математичні методи в моделюванні. - 2014. - Т. 4, № 2. - С. 173-179. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Itmm_2014_4_2_12 Розглянуто метод розпізнавання вихідного сигналу мультисенсора за допомогою модульних нейронних мереж. Вихідний сигнал мультисенсора описано за допомогою набору математичних моделей. Математичні моделі розглянуті для випадків, коли характеристики перетворення по фізичних величинах мають додатні похідні, відіємні похідні, похідні різного знаку в разі збільшення та зменшення амплітуди вихідного сигналу мультисенсора. Підвищення точності розпізнавання підтверджено результатами імітаційного моделювання. | ||
| 5. | 
Васильків Н. М. Нечітка система оцінювання якості функціонування інформаційної управляючої системи [Електронний ресурс] / Н. М. Васильків, Л. О. Дубчак, І. В. Турченко // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. - 2019. - № 4. - С. 121-125. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vchnu_tekh_2019_4_21 | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |