Yig‘uvchi neyron tarmog‘i takomillashtirilgan hisoblash sxemalari asosida nostatsionar obyekt informativ belgilarini tanlashni maqbullashtirish

Admin bo'lib kirish (www.admin.slib.uz)

Tizim sinov (TEST) rejimida ishlamoqda! Murojat uchun @slib_support

Eski talqinga o'tish link

17 декабр 2019

Asosiy til:Rus

Yig‘uvchi neyron tarmog‘i takomillashtirilgan hisoblash sxemalari asosida nostatsionar obyekt informativ belgilarini tanlashni maqbullashtirish

Fan yo'nalishi:

5df88b942f800.pdf

PDF

Самарқанд Давлат университети “Илмий ахборотнома” журнали

Maqola chop etish see more

MAQOLA ANNOTATSIYASI

Nostatsionar obyektni identifikatsiyalashda yig‘uvchi neyron tarmog‘i (NT) asosida informativ belgilarni tanlashni maqbullashtirish muammosi talqin etilgan. NT takomillashtirilgan hisoblash sxemalalri ishlab chiqilgan, yig‘uvchi NT tarkibiy komponentlari parametrlarini sozlash mexanizmlari taklif etilgan. Joriylashtirilgan tafakkurli tahlil algoritmlari samaradorligi sanoat-texnologik majmualar monitoringi tizimlarida tadqiq qilingan.

MUALIFLAR

Teglar

# оптимизация# optimization# selection# временные ряды# time series# идентификация# identification# отбор# нестационарный объект# обработка данных# ma’lumotlarga ishlov berish# non-stationary object# data processing# информативный признак# identifikasiya# nostasionar obyekt# vaqtli qatorlar# maqbullshatirish# tanlash# informativ belgi yig‘uvchi neyro# adaptiv o‘rgatish# сверточная нейронная сеть# адаптивное обучение# informative attribute# convolution neural network# adaptive training

Maqolani baholang

0

0 ta

Maqola idintifikatorlari

ROI:

https://eroi.uz/11.0151/A1219-0011

DOI:

Mavjud emas

Foydalanilgan adabiyotlar

Методы компьютерной обработки изображений/Под ред. В.А.Сойфера. - М/. Физматлит, 2001. - 784 с.

Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р, Гонсалес.Р. Вудс. - М: Техносфера, 2004. - 1072 с.

Александров В.В. Представление и обработка изображений. Л: Наука, 1985. - 192с.

Айзерман М.А., Браверманн Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. - М.: Наука, 1970. - 348 с.

Жуманов И.И., Бекмуродов З.Т. Идентификация случайных временных рядов на основе нейро-нечеткой сети для повышения достоверности прогноза// Труды ХI Международной Азиатской школы-семинара «Проблемы оптимизации сложных систем», 27 июля – 7 августа 2015 г., Кыргызская Республика, Иссык-Кульская область, с. Булан- Соготу – Алматы, 2015 - с. 258-264.

Жуманов И.И., Бекмуродов З.Т., Исроилов Н.О. Повышение эффективности систем интеллектуального анализа на основе нейронечетких сетей для прогнозирования случайных временных процессов //«Илмий тадқиқотлар ахборотномаси» илмий-назарий, услубий журнал. – Самарқанд: СамДУ. - №5 (93), 2015. – с. 20-28.