За технічних причин Електронний архів Харківського національного університету радіоелектроніки «ElAr КhNURE» працює тільки на перегляд. Про відновлення роботи у повному обсязі буде своєчасно повідомлено.
 

Публікація:
Класифікація фрактальних реалізацій методами машинного навчання на основі побудови графів видимості

dc.contributor.authorРижанов, В. С.
dc.date.accessioned2023-02-01T21:46:22Z
dc.date.available2023-02-01T21:46:22Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractОб’єкт дослідження – фрактальні реалізації. Мета роботи – дослідити метод візуалізації фрактальних реалізацій за до-помогою якого буде здійснена класифікація різнокольорових зображень фрак-тальних реалізацій, використовуючи Deep Machine Learning. Методи дослідження – класифікація фрактальних реалізацій. Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню застосування візуалізації фрактальних реалізацій за допомогою графів видимості для класифікації, вико-ристовуючи Deep Machine Learning. Для обчислюваного експерименту було згенеровано фрактальні реалізації, побудовано графи видимості та репрезенто-вано їх у матриці суміжності. Машинне навчання, а саме нейронні мережі – це потужний інструмент класифікації та кластеризації даних, тому, для класифіка-ції матриць суміжності представлених у вигляді різнокольорових зображень, використовувалась згорткова нейронна мережа.
dc.identifier.citationРижанов В. С. Класифікація фрактальних реалізацій методами машинного навчання на основі побудови графів видимості : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 113 Прикладна математика / В. С. Рижанов ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 68 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/21678
dc.language.isouk
dc.subjectброунівський рух
dc.subjectграф натуральної видимості
dc.subjectзгорткова нейронна мережа
dc.subjectматриця суміжності
dc.subjectфрактал
dc.subjectчасовий ряд
dc.titleКласифікація фрактальних реалізацій методами машинного навчання на основі побудови графів видимості
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2022_M_PM_Rizhanov_VS.pdf
Розмір:
2.36 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.64 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: