Results 21 to 28 of about 29 (28)

METHOD OF UNSUPERVISED LEARNING OF HIERARCHICAL EXTRACTOR OF VISUAL FEATURES BASED ON MODIFICATION OF NEURAL GAS

Радіоелектронні і комп'ютерні системи, 2019
The modern technologies of the intellectual analysis of visual information for solving the problem of unsupervised training in real time with the aim of adapting to unknown conditions of observation are analyzed.
В’ячеслав Васильович Москаленко, Альона Сергіївна Москаленко, Артем Геннадійович Коробов   +2 more
doaj   +1 more source

Метод множинного виявлення мобільних користувачів на основі оптимізації рою частинок в когнітивній радіомережі

Сучасні інформаційні системи, 2018
Об’єктом вивчення в статті є процеси множинного виявлення мобільних користувачів на основі оптимізації рою частинок в когнітивній радіосистемі. Мета досліджень лежить в області алгоритмів виявлення мобільних користувачів когнітивної радіосистеми, в ...
Yaroslav Obikhod
doaj   +1 more source

A MODEL AND LEARNING ALGORITHM OF SMALL-SIZED OBJECT DETECTION SYSTEM FOR COMPACT DRONES

Радіоелектронні і комп'ютерні системи, 2018
The efficient model and learning algorithm of the small object detection system for compact aerial vehicle under conditions of restricted computing resources and the limited volume of the labeled learning set are developed.
В’ячеслав Васильович Москаленко, Альона Сергіївна Москаленко, Артем Геннадійович Коробов, Микола Олександрович Зарецький, Віктор Анатолійович Семашко   +4 more
doaj   +1 more source

MODEL AND TRAINING METHOD OF MOVING OBJECT CLASSIFICATION SYSTEM FOR A COMPACT DRONE

Радіоелектронні і комп'ютерні системи, 2019
The classification model which consists of the motion detector, object tracker, convolutional sparse coded feature extractor and stacked information-extreme classifier is developed.
В’ячеслав Васильович Москаленко, Микола Олександрович Зарецький, Альона Сергіївна Москаленко   +2 more
doaj   +1 more source

Автоматизована система розпізнавання повітряних цілей за допомогою згорткових нейронних мереж

Social Development & Security
Мета роботи. Підвищення ефективності і точності систем протиповітряної оборони шляхом розробки та впровадження автоматизованої системи розпізнавання повітряних цілей із використанням методів глибинного навчання, зокрема згорткових нейронних мереж ...
Oleg Lavrov, Andrii Lavrov
doaj   +1 more source

АНАЛІЗ ВПЛИВУ ПОПЕРЕДНЬОГО ВІДНОВЛЕННЯ ЗАШУМЛЕНИХ ЗОБРАЖЕНЬ АВТОЕНКОДЕРОМ НА ТОЧНІСТЬ КЛАСИФІКАЦІЇ CNN

Вісник Національного технічного університету "ХПÌ": Системний аналіз, управління та інформаційні технології
У роботі досліджено вплив попереднього відновлення зображень за допомогою денойзингового автоенкодера (DAE) на точність класифікації згортковою нейронною мережею (CNN) при різних типах шумів.
Danylo Yakovlev, Maksym Holikov, Viktoriia Strilets   +2 more
doaj   +1 more source

Керування роботом-маніпулятором за допомогою сигналів поверхневої електроміографії

Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості
Предметом дослідження є методи керування роботизованим маніпулятором на основі сигналів поверхневої електроміографії (ЕМГ) із застосуванням індивідуалізованої нормалізації та класифікації жестів згортковою нейронною мережею (CNN).
Anton Pastushenko, Leonid Koval
doaj   +3 more sources

Створення маскувальних малюнків за допомогою машинного навчання

Sučasnì Informacìjnì Tehnologìï u Sferì Bezpeki ta Oboroni
Стрімкий розвиток технологій штучного інтелекту відкриває значні перспективи використання нейронних мереж як методу машинного навчання для розроблення засобів маскування. Метою статті є висвітлення результатів використання алгоритмів машинного навчання,
Serhii Tsybulia , Serhii Ratushnyi , Nadia Tsybulia   +2 more
doaj   +1 more source