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:
Модуль глибинного навчання для виявлення аномалій у сигналах з CAN шини автомобіля

dc.contributor.authorОстапенко, М. О.
dc.date.accessioned2021-02-08T20:02:08Z
dc.date.available2021-02-08T20:02:08Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractМетою магістерської атестаційної роботи є створення модуля глибинного навчання на основі нейронної мережі довгої короткочасної пам’яті. Об'єктом дослідження є процес обробки повідомлень з CAN шини, які представляють собою декілька сигналів, кількість яких залежить від CAN ID, за допомогою послідовно працюючих нейронної підмережі LSTM та повно зв’язних шарів. Предметом дослідження є методи методи виявлення аномалій в задачах інтелектуального аналізу даних.uk_UA
dc.identifier.citationОстапенко М. О. Модуль глибинного навчання для виявлення аномалій у сигналах з CAN шини автомобіля : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / Остапенко М. О. ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2020. – 77 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://openarchive.nure.ua/handle/document/14400
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectАвтокодувальникuk_UA
dc.subjectаномаліяuk_UA
dc.subjectвузьке місцеuk_UA
dc.subjectглибинне навчанняuk_UA
dc.subjectдовга короткочасна пам'ятьuk_UA
dc.subjectмережа контролерівuk_UA
dc.subjectрекурентна нейронна мережаuk_UA
dc.titleМодуль глибинного навчання для виявлення аномалій у сигналах з CAN шини автомобіляuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 2 з 2
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2020_M_ShI_Ostapenko_MO.pdf
Розмір:
1.04 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
Dodatok_Ostapenko.pdf
Розмір:
149.98 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.42 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: