Тимощук, О. Л. Оцінювання ймовірності банкрутства підприємств за допомогою дискримінантного аналізу та нейронних мереж / О. Л. Тимощук, К. М. Дорундяк // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. - 2018. - № 2. - С. 22-34. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 1681-6048 Кл.слова (ненормовані): підприємство -- прогнозування -- ймовірність банкрутства -- дискримінантний аналіз -- нейронна мережа Дод.точки доступу: Дорундяк, К. М. Є примірники у відділах: всього 1 : ГП ЧЗ (1) Вільні: ГП ЧЗ (1) |
Zaychenko, Yu. Medical images of breast tumors diagnostics with application of hybrid CNN–FNN network / Yu. Zaychenko, G. Hamidov, I. Varga // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. - 2018. - № 4. - P37-47 . - ISSN 1681-6048 Кл.слова (ненормовані): медична діагностика -- рак молочної залози -- нейронна мережа -- гібридна мережа Дод.точки доступу: Hamidov, G. Varga, I. Є примірники у відділах: всього 1 : ГП ЧЗ (1) Вільні: ГП ЧЗ (1) |
Мельник, Ю. В. Ідентифікація голосу в системах розумний дім [Текст] / Ю. В. Мельник, К. П. Сторчак, Д. М. Пушкарьов // Телекомунікаційні та інформаційні технології = Телекоммуникационные и информационные технологии = Telecommunication and informative technologies : науковий журнал. - 2018. - № 3. - С. 28-35. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2412-4338 Кл.слова (ненормовані): нейронна мережа -- розпізнавання голосу -- ідентифікація особи -- перетворення Габора -- евристичний алгоритм -- розумний дім Дод.точки доступу: Сторчак, К. П. Пушкарьов, Д. М. Є примірники у відділах: всього 1 : ГП ЧЗ (1) Вільні: ГП ЧЗ (1) |
Марданов, М. Дж. Формирование рейтингов университетов на основе компиляции экспертных оценок в логическом базисе нейронной сети [Текст] / М. Дж. Марданов, Р. Р. Рзаев, Н. С. Ибрагимов // Математичні машини і системи = Mathematical machines and systems = Математические машины и системы : науковий журнал. - 2019. - N 1. - С. 107-123. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 1028-9763 Кл.слова (ненормовані): рейтинг університету -- експертна оцінка -- коефіцієнт конкордації -- компіляція знань -- нейронна мережа Дод.точки доступу: Рзаев, Р. Р. Ибрагимов, Н. С. Є примірники у відділах: всього 1 : ГП ЧЗ (1) Вільні: ГП ЧЗ (1) |
Довгань, О. В. Соціокомунікативний механізм застосування інструментів нейронної мережі в публічному управлінні [Текст] / О. В. Довгань, Р. І. Ленда, М. Г. Цедік // Вісник Національної академії державного управління при Президентові України. Серія, Державне управління : науковий журнал. - 2019. - N 4. - С. 19-24. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2310-2837 Кл.слова (ненормовані): смисл -- соціокомунікативний механгізм управління -- публічне управління -- дослідженгя смислу -- нейронна мережа -- алгоритмізація публічного управління Дод.точки доступу: Ленда, Р. І. Цедік, М. Г. Є примірники у відділах: всього 1 : ГП ЧЗ (1) Вільні: ГП ЧЗ (1) |
Васильєва, О. М. Скорингове моделювання на основі нейронних мереж для визначення рейтингу позичальника банку [Текст] / О. М. Васильєва // Економіка України = Economy of Ukraine : науковий журнал. - 2020. - № 10. - С. 54-62. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 0131-775X Кл.слова (ненормовані): скоринг -- нейронна мережа -- рейтингова функція -- апроксимація -- функція активізації Є примірники у відділах: всього 1 : ГП ЧЗ (1) Вільні: ГП ЧЗ (1) |
Формування датасету криптоалгоритмів для забезпечення конфіденційності даних, які передаються з розвідувально-пошукового БПЛА / С. Гнатюк, Ю. Поліщук, В. Кінзерявий // Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання. - 2023. - Том 4, N 20. - С. 205-219, DOI 10.28925/2663-4023.2023.20.205219. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2663-4023 Кл.слова (ненормовані): розвідувальні дані -- аерофотозйомка -- цінна інформація -- нейронна мережа Анотація: Швидкий розвиток безпілотних літальних апаратів (БПЛА) суттєво змінив проведення військових операцій та стратегії ведення війни, пропонуючи численні переваги з точки зору розвідки, спостереження та бойових можливостей. Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua Дод.точки доступу: Гнатюк, Сергій Поліщук, Юлія Кінзерявий, Василь Горбаха, Богдан Проскурін, Дмитро Є примірники у відділах: всього 1 : Online (1) Вільні: Online (1) |
Терейковська, Людмила Олексіївна. Метод нейромережевого аналізу голосового сигналу / Л. О. Терейковська // Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання. - 2020. - N 7. - С. 31-42, DOI 10.28925/2663-4023.2020.7.3142. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2663-4023 Кл.слова (ненормовані): розпізнавання емоцій -- аутентифікації -- голосовий сигнал -- нейронна мережа -- метод розпізнавання Анотація: Стаття присвячена підвищенню ефективності засобів аналізу біометричних характеристик суб'єктів, що взаємодіють з інформаційно-управляючими системами різного призначення. Показано, щоз позицій можливості застосування в якості сенсора зчитування біометричних параметрів стандартного периферійного обладнання комп'ютера, широкого використання в інформаційно-управляючих системах голосових повідомлень, їх високої інформативності, складності підробки біометричної інформації, а також можливості проведення прихованого моніторингу широкі перспективи мають засоби аналізу голосового сигналу. Обґрунтовано необхідність вдосконалення методології нейромережевого аналізу голосового сигналу для розпізнавання емоцій і особи Визначено можливість підвищення ефективності нейромережевих засобів аналізу за рахунок адаптації параметрів нейромережевої моделі до умов використання. Сформовано принципи визначення допустимих нейромережевих моделей і найбільш ефективного виду нейромережевої моделі, що використовується для аналізу голосового сигналу. Розроблено процедуру кодування вхідного сигналу, що дозволяє використовувати в нейронній мережі компактне представлення найбільш інформативних ознак голосового сигналу. Також розроблено процедура кодування вихідного сигналу нейронної мережі, що дозволяє підвищити ефективність її навчання. Розроблено метод нейромережевого аналізу голосового сигналу, який за рахунок запропонованих принципів адаптації і процедур кодування вхідних і вихідних параметрів, дозволяє впровадити в засоби розпізнавання нейронну мережу, архітектура якої адаптована до очікуваних умов застосування. Ефективність запропонованого методу доведено експериментальним шляхом. Проведені експериментальні дослідження показали, що використання розробленого методу дозволяє забезпечити точність розпізнавання емоцій ідентифікованого диктора, яка дорівнює приблизно 0.94, що відповідає кращим сучасним рішенням в даній області. Запропоновано співвіднести шляхи подальших досліджень з розробкою рішень, які дозволили б аналізувати голосовий сигналдовільної тривалості в умовах дії шуму різного виду Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua Є примірники у відділах: всього 1 Вільні: 1 |
Терейковська, Людмила Олексіївна. Модель формування навчальних прикладів нейронної мережі, що призначена для аналізу клавіатурного почерку / Л. О. Терейковська // Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання. - 2020. - N 9. - С. 104-114, DOI 10.28925/2663-4023.2020.9.104114. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2663-4023 Кл.слова (ненормовані): нейронна мережа -- вхідне поле -- розпізнавання емоцій -- аутентифікація -- клавіатурний почерк Анотація: Стаття присвячена підвищенню ефективності технологій прихованого моніторингу діяльності операторів інформаційно-управляючими системами різного призначення для розпізнавання особи та емоційного стану. Показано, що з позицій можливості застосування стандартного периферійного обладнання комп'ютера в якості сенсора зчитування біометричних параметрів, невідчужуваності від особи користувача, широкого використання в інформаційно-управляючих системах символьних парольних ітехнологічних даних, складності підробки біометричної інформації, а також можливості проведення прихованого моніторингу широкі перспективи мають засоби аналізу клавіатурного почерку. Обґрунтовано необхідність вдосконалення методології нейромережевого аналізу клавіатурного почерку для аутентифікації та розпізнавання емоційного стану операторів інформаційних комп’ютерних систем. Визначено перспективність застосування згорткових нейронних мереж, що призводить до необхідності вдосконалення технології визначення параметрів навчальних прикладів в розрізі формування вхідного поля згорткової нейронної мережі та формування множини параметрів клавіатурного почерку, які мають бути проаналізовані. Розроблено модель формування навчальних прикладів, яка за рахунок застосування обґрунтованого набору вхідних параметрів та використання прямокутного вхідного поля згорткової нейронної мережі дозволяє зменшити ресурсоємність нейромережевих засобіврозпізнавання та забезпечує точність нейромережевого аналізу клавіатурного почерку на рівні 75%, що відповідає точності кращих систем подібного призначення. Запропоновані теоретичні рішення верифіковано шляхом комп’ютерних експериментів. Показано доцільність співвіднесення шляхів подальших досліджень з розробкою репрезентативних баз даних клавіатурного почерку Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua Є примірники у відділах: всього 1 : Online (1) Вільні: Online (1) |