Ймовірнісна нейро-фаззі система та її гібридне навчання в задачах аналізу

Чала, О. С.

Публікація:
Ймовірнісна нейро-фаззі система та її гібридне навчання в задачах аналізу

dc.contributor.author	Чала, О. С.
dc.date.accessioned	2021-02-08T19:40:38Z
dc.date.available	2021-02-08T19:40:38Z
dc.date.issued	2020
dc.description.abstract	В ході роботи було спроектована та реалізована за допомогою мови програмування Python архітектура ймовірнісної нейро-фаззі системи. Запропонована система вирізняться швидкою класифікацією потоку даних, які можуть бути представлені у номінальній (бінарній), ранговій та числовій шкалах. Система забезпечує класифікацію у випадку, коли класи даних можуть довільно перетинатися у просторі ознак	uk_UA
dc.identifier.citation	Чала О. С. Ймовірнісна нейро-фаззі система та її гібридне навчання в задачах аналізу : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / О. С.Чала ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2020. – 79 с.	uk_UA
dc.identifier.uri	http://openarchive.nure.ua/handle/document/14394
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.subject	архітектура нейронної мережі	uk_UA
dc.subject	гібридне навчання	uk_UA
dc.subject	ймовірнісні нейронні мережі	uk_UA
dc.subject	задача аналізу потоків данних	uk_UA
dc.subject	класифікація даних	uk_UA
dc.title	Ймовірнісна нейро-фаззі система та її гібридне навчання в задачах аналізу	uk_UA
dc.type	Other	uk_UA
dspace.entity.type	Publication