Комп'ютерні системи та мережі. – 2016. – №857

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/39213

Вісник Національного університету «Львівська політехніка»

Подано статті, що містять результати досліджень з актуальних питань комп’ютерних систем, мереж та інформаційних технологій, виконаних науковцями Національного університету “Львівська політехніка”, вченими інших регіонів України в галузі теорії та розроблення комп’ютерних систем, мереж та їх компонентів, кіберфізичних систем, комп’ютерних засобів розв’язування задач цифрового опрацювання сигналів, автоматизованого проектування та керування, захисту інформації. Для наукових працівників, викладачів вищих навчальних закладів, інженерів, що спеціалізуються у галузі обчислювальних систем, комп’ютерних мереж, комп’ютерних засобів розв’язання задач цифрового опрацювання сигналів, автоматизованого проектування та керування, захисту інформації, а також докторантів, аспірантів та студентів старших курсів відповідних спеціальностей.

Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Комп’ютерні системи та мережі: збірник наукових праць / Міністерство освіти і науки України, Національний університет «Львівська політехніка» ; голова Редакційно-видавничої ради Н. І. Чухрай. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2016. – № 857. – 128 с. : іл. – Бібліографія в кінці статей.

Browse

Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Теоретичні засади методу оцінювання ентропії структуризованих поліфункціональних даних
    (Видавництво Львівської політехніки, 2016) Возна, Н. Я.
    Запропоновано теоретичні положення методу оцінювання ентропії та структурної складності поліфункціональних даних. Подано приклади розрахунку ентропійно-структурної складності поліфункціональних даних на основі різних інформаційних мір ентропії та критеріїв структурної складності. The theoretical position entropy method of assessment and structural complexity of binary images. An example of calculating entropy and structural complexity of binary images based on correlation entropy measures and criteria of structural complexity.