Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2011. – №710

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12093

Вісник Національного університету "Львівська політехніка"

У віснику публікуються статті за результатами досліджень з актуальних питань комп’ютерних наук та інформаційних технологій, виконаних професорсько-викладацьким складом Національного університету “Львівська політехніка” та провідними вченими України в галузі проектування архітектури і компонентів комп’ютерних систем, моделювання складних об’єктів, процесів і систем та розробки і використання новітніх інформаційних технологій. Для науковців, викладачів вищих навчальних закладів, інженерів, що спеціалізуються у сфері новітніх обчислювальних систем, мереж, комп’ютеризованих засобів розв’язання задач цифрового опрацювання сигналів і зображень, автоматизованого проектування та керування, а також докторантів, аспірантів та студентів старших курсів відповідних спеціальностей.

Вісник Національного університету «Львівська політехніка» : [збірник наукових праць] / Міністерство освіти і науки України, Національний університет «Львівська політехніка» – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2011 . – № 710: Комп’ютерні науки та інформаційні технології / відповідальний редактор Ю. М. Рашкевич. – 295 с. : іл.

Browse

Author: search.filters.author.Бодянський, Є.

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Адаптивний вейвлет-фаззі-нейрон типу-2
    (Видавництво Львівської політехніки, 2011) Бодянський, Є.; Винокурова, О.; Харченко, О.
    Запропоновано архітектуру вейвлет-фаззі-нейрона типу-2 та алгоритм навчання усіх його параметрів. Також запропоновано метод редукції моделі, що дає змогу проводити інтелектуальну обробку даних в on-line режимі при високій швидкості надходження даних. Проведено низку комп’ютерних експериментів на реальних даних, що підтверджують доцільність підходу, що розвивається. In the paper the architecture of type-2 wavelet-fuzzy neuron and learning algorithm its of all-parameters are proposed. The type-reduction model method which allows data mining in on-line mode under high speed feeding of data is proposed too. The computational experiments confirm to effectiveness of developed approach.
  • Thumbnail Image
    Item
    Використання конкурентної ймовірнісної мережі у задачах обробки текстової інформації
    (Видавництво Львівської політехніки, 2011) Шубкіна, О.; Плісс, І.; Бодянський, Є.
    Запропоновано конкурентну ймовірнісну нейронну мережу, в якій параметр ширини активаційної функції настроюється автоматично. Запропонована штучна нейронна мережа використовується для обробки текстової інформації з метою створення семантичних анотацій текстових документів. The competitive probabilistic neural network with activation function width automatic tuning is proposed. This neural network is used for text processing notably for semantic annotations of text documents creating.