Вісники НТУ "ХПІ"

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/2494


З 1961 р. у ХПІ видається збірник наукових праць "Вісник Харківського політехнічного інституту".
Згідно до наказу ректора № 158-1 від 07.05.2001 року "Про упорядкування видання вісника НТУ "ХПІ", збірник був перейменований у Вісник Національного Технічного Університету "ХПІ".
Вісник Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут" включено до переліку спеціалізованих видань ВАК України і виходить по серіях, що відображають наукові напрямки діяльності вчених університету та потенційних здобувачів вчених ступенів та звань.
Зараз налічується 30 діючих тематичних редколегій. Вісник друкує статті як співробітників НТУ "ХПІ", так і статті авторів інших наукових закладів України та зарубіжжя, які представлені у даному розділі.

Переглянути

Фільтри

2011 - 201942020 - 20232

Налаштування

Ключові слова: search.filters.subject.розпізнавання

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 6 з 6
  • Ескіз
    Документ
    Нові комп'ютерні компоненти для оцінки близькості та розпізнавання двійкових об'єктів, що кодуються символами бінарного алфавіту
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Дмитрієнко, Валерій Дмитрович; Леонов, Сергій Юрійович; Мезенцев, Микола Вікторович
    Численні двійкові міри схожості та відстані дозволяють ефективно вирішувати різноманітні завдання розпізнавання, класифікації, оцінки близькості двійкових послідовностей тощо. Оскільки продуктивність запропонованих систем багато в чому залежить від вибору відповідних заходів та відстаней, багато дослідників витратили чимало зусиль, щоб знайти більш ефективні двійкові співвідношення для вирішення зазначених завдань. Численні двійкові співвідношення, особливо бінарні, були запропоновані та досліджені у різних галузях науки. Однак визначити одну або групу відстаней або подібних заходів ефективних при вирішенні будь-яких завдань не вдавалося. У зв'язку з цим було запропоновано низку нових методів, заснованих на використанні для навчання алгоритмів, і на зовнішній схожості співвідношень, що мають різних назв методів і запропонованих різними фахівцями, та введення попередньої обробки вихідних даних з метою визначення вагових коефіцієнтів при їх використанні.
  • Ескіз
    Публікація
    Нейромережеве моделювання в реалізації системи визначення ураження сітківки ока діабетичного походження
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Прочухан, Дмитро Володимирович
    З метою визначення стадії ураження сітківки ока діабетичного походження застосовано механізми машинного навчання. Обґрунтовано використання згорткової нейронної мережі DenseNet для якісного розпізнавання і сегментації зображень. Проведено модифікацію мереж DenseNet-121, DenseNet-169 і DenseNet-201 шляхом додавання додаткових шарів. Розроблено програмні механізми обробки зображень за допомогою розмиття Гауса, видалення чорних рамок і мінімізації впливу зміни положення зображень на якість розпізнавання. Здійснено побудування і навчання моделі. Отримано високі показники точності розпізнавання. Для мережі DenseNet-201 отримано показник 97.9%, що переважає показники мереж DenseNet-121 і DenseNet-169.
  • Ескіз
    Документ
    Інформаційно-екстремальний алгоритм машинного навчання системи розпізнавання транспортних засобів
    (НТУ "ХПІ", 2016) Довбиш, Анатолій Степанович; Симоновський, Юлій Виталійович; Коробченко, Олена Владиславівна; Летюга, Максим Анатолійович
    Розглядається в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних, що ґрунтується на максимізації інформаційної спроможності системи в процесі її навчання, метод інформаційного синтезу геоінформаційної системи розпізнавання об’єктів на місцевості. Метою статті є підвищення функціональної ефективності геоінформаційної системи розпізнавання транспортного засобу на автомагістралі, обладнаної стаціонарною відеокамерою. Реалізовано інформаційно-екстремальний алгоритм машинного навчання системи розпізнавання із оптимізацією контрольних допусків на ознаки розпізнавання. Як критерій функціональної ефективності машинного навчання використано інформаційну міру Шеннона, яка є функціоналом точнісних характеристик класифікаційних рішень, що приймаються на кожному кроці навчання. Запропонований алгоритм машинного навчання реалізовано на прикладі розпізнавання автомобіля на автомагістралі.
  • Ескіз
    Документ
    Групова та індивідуальна оцінка важливості бульових аргументів
    (НТУ "ХПІ", 2011) Василенко, Ю. А.; Ващук, Ф. Г.; Повхан, І. Ф.; Поліщук, В. В.
    Основна ідея даної статті оцінити важливість аргументів і груп аргументів бульових функцій, що є важливою задачею в теорії розпізнаванні образів.
  • Ескіз
    Документ
    Оптимізація словника ознак розпізнавання для інформаційно-екстремального гіпереліпсоїдного класифікатора
    (НТУ "ХПІ", 2012) Довбиш, А. С.; Москаленко, В. В.
    Розглядається в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології метод послідовно-спадної селекції словника ознак розпізнавання для класифікатора з гіпереліпсоїдними контейнерами класів розпізнавання. Як приклад розглянуто реалізацію алгоритму селекції словника ознак розпізнавання системи підтримки прийняття рішень для керування технологічним процесом вирощування сцинтиляційних монокристалів з розплаву.
  • Ескіз
    Документ
    Інформаційно-екстремальний алгоритм навчання системи керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів
    (НТУ "ХПІ", 2012) Довбиш, А. С.; Козьмін, Ю. С.; Берест, О. Б.
    Розглянуто інформаційно-екстремальний алгоритм навчання інтелектуальної системи керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів з паралельно-послідовною оптимізацією системи контрольних допусків на ознаки розпізнавання. Реалізацією запропонованого алгоритму здійснено на прикладі системи керування вирощуванням монокристалів.