Кафедра "Комп'ютерна інженерія та програмування"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/1095

Офіційний сайт кафедри https://web.kpi.kharkov.ua/cep

Від 26 листопада 2021 року кафедра має назву – "Комп’ютерна інженерія та програмування"; попередні назви – “Обчислювальна техніка та програмування”, “Електронні обчислювальні машини”, первісна назва – кафедра “Математичні та лічильно-вирішальні прилади та пристрої”.

Кафедра “Математичні та лічильно-вирішальні прилади та пристрої” заснована 1 вересня 1961 року. Організатором та її першим завідувачем був професор Віктор Георгійович Васильєв.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут". Перший випуск – 24 інженери, підготовлених кафедрою, відбувся в 1964 році. З тих пір кафедрою підготовлено понад 4 тисячі фахівців, зокрема близько 500 для 50 країн світу.

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 11 докторів технічних наук, 21 кандидат технічних наук, 1 – економічних, 1 – фізико-математичних, 1 – педагогічних, 1 доктор філософії; 9 співробітників мають звання професора, 14 – доцента, 2 – старшого наукового співробітника.

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 5 з 5

Трехслойный перцептрон, способный дообучаться
(Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова, 2014) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Заковоротный, Александр Юрьевич; Бречко, Вероника Александровна
Впервые предложена нейросетевая архитектура и алгоритмы функционирования трехслойного перцептрона, способного дообучаться без потерь запомненной ранее информации. Новая нейронная сеть может стать альтернативой дискретным сетям адаптивной резонансной теории.
Нейросетевое устройство направленных ассоциаций
(Белгородский государственный университет, 2010) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Заковоротный, Александр Юрьевич; Хавина, Инна Петровна
Разработана новая нейронная сеть реализующая принципы двунаправленной ассоциативной памяти (ДАП) на основе нейронных сетей адаптивной резонансной теории (АРТ) обладающая возможностью восстановления из памяти нейронной сети по входной информации пары ассоциативных друг другу и входным данным изображений, которые представлены в виде векторов с непрерывными составляющими и обладает свойством компактного хранения информации, дообучения и стабильного хранения запомненной ранее информации, что позволяет эту сеть использовать для разработки ассоциативной памяти и баз знаний, использующих ассоциативную информацию.
Метод поиска функций преобразования, связывающих переменные нелинейных и линейных моделей в ГТУ
(НТУ "ХПИ", 2016) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Заковоротный, Александр Юрьевич; Главчев, Дмитрий Максимович
Одной из причин ограниченной области применения геометрической теории управления, является сложность определения преобразований, связывающих переменные линейной и нелинейной моделей и требующих решения системы дифференциальных уравнений в частных производных при ограничениях. В статье предлагается осуществлять поиск функций преобразований с помощью разработанной нейронной сети. Проведенное моделирование показало работоспособность предлагаемого метода для случая, когда исходный нелинейный объект описывается системой уравнений, где правые части почти всех дифференциальных уравнений содержат не более двух одночленов.
Дискретная нейронная сеть АРТ с использованием расстояния Хемминга
(НТУ "ХПИ", 2016) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Заковоротный, Александр Юрьевич; Мезенцев, Николай Викторович; Гейко, Геннадий Викторович
Проанализированы недостатки меры близости изображений, используемой в дискретной нейронной сети адаптивной резонансной теории (АРТ) АРТ-1. Предложена дискретная сеть АРТ с использованием в качестве меры близости изображений расстояние Хемминга. Разработана стабильно пластичная нейронная сеть Хемминга, способная распознавать новую информацию на своих входах.
Дискетные нейронные сети АРТ, использующие идеи иммунокомпьютинга
(НТУ "ХПИ", 2012) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Заковоротный, Александр Юрьевич
Разработаны дискретные нейронные сети адаптивной резонансной теории, использующие при классификации входных изображений не только параметр сходства между входным изображением и изображением, хранящемся в весах связей нейронной сети, но и идеи положительного и отрицательного отбора в иммунных системах живых организмов.