К-значная нейронная сеть АРТ для анализа работоспособности вычислительных устройств
| dc.contributor.author | Леонов, Сергей Юрьевич | ru |
| dc.date.accessioned | 2014-04-15T07:13:52Z | |
| dc.date.available | 2014-04-15T07:13:52Z | |
| dc.date.issued | 2013 | |
| dc.description.abstract | This article discusses how to use the K-Valued neural network Adaptive resonance theory for classification K-Valued output signal of logic elements and devices of computer engineering. This allows to automate the processes of identifying situations that may cause crashes in digitaldevices | en |
| dc.identifier.citation | Леонов С. Ю. К-значная нейронная сеть АРТ для анализа работоспособности вычислительных устройств / С. Ю. Леонов // Вестник Нац. техн. ун-та "ХПИ" : сб. науч. тр. Темат. вып. : Информатика и моделирование. – Харьков : НТУ "ХПИ". – 2013. – № 39. – С. 115-128. | ru |
| dc.identifier.uri | https://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/5508 | en |
| dc.language.iso | ru | |
| dc.publisher | НТУ "ХПИ" | ru |
| dc.subject | K-digit network neural network | en |
| dc.subject | adaptive resonance theory | en |
| dc.subject | classification of K-valued logic gates | en |
| dc.subject | signals and devices | en |
| dc.subject | failures in digital devices | en |
| dc.title | К-значная нейронная сеть АРТ для анализа работоспособности вычислительных устройств | ru |
| dc.type | Article | en |