Browsing by Author "Щербина, Ю. М."

Now showing 1 - 10 of 10

Застосування методів штучного інтелекту до сегментації графічного образу
(Видавництво Львівської політехніки, 2011) Ленько, В. С.; Щербина, Ю. М.
Розглянуто ефективний графовий алгоритм сегментації графічних образів (ЕГАСЗ). Досліджено аспекти ефективної реалізації алгоритму, зокрема використання структури даних “об’єднання множин, які не перетинаються” з евристиками “скорочення шляху” та “об’єднання за рангом”. Оцінено придатність алгоритму до використання в автоматизованих системах. Проаналізовано застосовність мір кластерної придатності для оцінювання якості сегментації, одержаної застосуванням ЕГАСЗ до графічного образу. An efficient graph-based image segmentation algorithm (EGBIS) is considered. The aspects of an efficient algorithm implementation, in particular the use of “Disjoint sets union” data structure with its heuristics “path compression” and “union be rank”, are investigated. A suitability of the algorithm for the use in automated systems is reviewed. An applicability of cluster validity measures for image segmentation quality assessment is analyzed.
Застосування породжувальних граматик для моделювання синтаксису речення
(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Висоцька, В. А.; Шестакевич, Т. В.; Щербина, Ю. М.
Подано застосування породжувальних граматик у лінгвістичному моделюванні.Опис моделювання синтаксису речення застосовують для автоматизації процесів аналізу та синтезу природномовних текстів. This paper presents the generative grammar application in linguistic modelling. Description of syntax sentence modelling is applied to automate the processes of analysis and synthesis of texts in natural language.
Застосування штучної нейронної мережі типу SOM для розв’язування задачі діагностування
(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2002-03-26) Годич, О. В.; Нікольський, Ю. В.; Щербина, Ю. М.; Львівський національний університет ім. І. Франка; Національний університет «Львівська політехніка»
Розглянуто теорію иейроппих мереж, здатних до самоорганізації. Описано теоретичні засади самоорганізації та наведено алгоритм організації Кохонена. Розглянуто використання описаної технологія для розв’язання задачі діагностування у медицині. А сине встановлення діагнозу серцевої недостатності у пацієнтів.
Категоризація електронних документів
(Видавництво Львівської політехніки, 2010) Годич, О. В.; Наконечний, Ю. С.; Щербина, Ю. М.
Nowadays, a number of document clustering algorithms are available with number of benefits and trade-offs. The proposed in this article algorithm is an attempt to provide a compromise between quality and complexity, while remaining independent of the language. It uses keyword-based dimensionality reduction technique to create an input space, and then applies Self-Organizing Map for clustering and visualization.Нині існує багато алгоритмів кластеризації документів, кожен з яких має певні переваги та недоліки. Запропонований у цій статті алгоритм є спробою компромісу між якістю категоризації документів і вимогами до обчислювальних ресурсів, залишаючись незалежним від мови документів. Алгоритм використовує техніку пошуку ключових слів документів для формування вхідних даних та карти Кохонена в поєднанні з ієрархічною кластеризацією для категоризації та візуалізації документів.
Кафедра інформаційних систем та мереж дослідження ефективності використання дерев прийняття рішень для прогнозування діагнозу в медицині
(Видавництво Національного університету «Львівська політехніка», 2004) Нікольський, Ю. В.; Щербина, Ю. М.
Проаналізовано результати застосування дерев рішень, побудованих за алгоритмом С 4.5, з точки зору оцінки їх ефективності для прогнозування діагнозу певного кардіологічного захворювання. Досліджено вплив способу вибору даних на якість прогнозу. The analysis the results of application the decisions trees for constructing an algorithm C 4.5 for forecasting the diagnosis of some cardiological disease is carried out. The influence of a way to choice the data on quality of the forecasting is researched.
Методи навчання штучної нейронної мережі
(Видавництво Національного університету "Львівська політехніка", 2001) Щербина, Ю. М.; Годич, О. В.
Contains information about present situation of artificial neural networks learning concepts and methods. Advantages and disadvantages of these methods are analyzed. A new concept is purposed and described as an approach to avoiding known problems of learning with samples and of self-organized structures. Описано сучасний стан у галузі навчання нейронних мереж Пропонується нова концепція і описується підхід до проблем отримання знань з простими і самоорганізаційними структурами.
Науковий напрям та навчальна дисципліна “Математична лінґвістика”
(Видавництво Львівської політехніки, 2010) Щербина, Ю. М.; Шестакевич, Т. В.; Висоцька, В. А.
This article deals with the preconditions of the appearance and main principles of the mathematical linguistics and different points of view on its subject were analyzed. The program of corresponding educational course was proposed. The context of the program has been revealed.Розглянуто передумови виникнення та основні положення математичної лінгвістики, проаналізовано різні погляди на її предмет. Запропоновано програму відповідного навчального курсу та розкрито її зміст.
Обчислювальні аспекти аналізу даних на основі карт Кохонена
(Видавництво Львівської політехніки, 2011) Годич, О. В.; Давидов, М. В.; Нікольський, Ю. В.; Пасічник, В. В.; Щербина, Ю. М.
Тенденції останнього десятиліття розвитку архітектури центральних обчислювальних процесорів чітко вказують на використання багатоядерного підходу зі збільшенням кількості процесорів кожні вісімнадцять місяців відповідно до закону Мура. Зміщення від архітектури швидких одноядерних до повільніших багатоядерних процесорів ставить питання про масштабовність великого класу обчислювальних алгоритмів, зокрема алгоритмів аналізу даних. Висвітлено результати дослідження з використання сучасних парадигм паралелізації у програмуванні з метою масштабування процесів аналізу даних на основі карт Кохонена. The trends of the past decade in architecture of the central processing unit show a clear direction towards multi-core processors with the number of cores increasing every eighteen months according to the Moore’s law. The shift from fast single-core to slower multi-core CPUs poses a question of scalability for a vast class of computational algorithms including algorithm used for data analysis. This paper presents the research result of using state of the art parallelisation programming paradigms to scale data analysis processes based on Self- Organising Maps.
Предмет математичної лінгвістики
(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2002-03-26) Щербина, Ю. М.; Національний університет «Львівська політехніка»
Розглянуто передумови виникнення та основні положення математичної лінгвістики, проаналізовано різні погляди на її предмет. Запропоновано програму відповідного навчального курсу та розкрито її зміст.
Утворення українських дієприкметників за допомогою породжувальних граматик
(Видавництво Львівської політехніки, 2011) Щербина, Ю. М.; Нікольський, Ю. В.; Висоцька, В. А.; Шестакевич, Т. В.
Подано застосування породжувальних граматик у лінгвістичному моделюванні. Опис словозміни дієприкметників застосовують для моделювання процесів синтезу на морфемному рівні мови. This paper presents the generative grammar application in linguistic modeling. Description of participles word shaping is applied to simulate the synthesis at the morphemic level of language.