Застосування штучної нейронної мережі типу SOM для розв’язування задачі діагностування

Simple item page
dc.citation.epage43
dc.citation.issue464 : Інформаційні системи та мережі
dc.citation.journalTitleВісник Національного університету “Львівська політехніка”
dc.citation.spage31
dc.contributor.affiliationЛьвівський національний університет ім. І. Франка
dc.contributor.affiliationНаціональний університет «Львівська політехніка»
dc.contributor.authorГодич, О. В.
dc.contributor.authorНікольський, Ю. В.
dc.contributor.authorЩербина, Ю. М.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2020-10-20T10:30:33Z
dc.date.available2020-10-20T10:30:33Z
dc.date.created2002-03-26
dc.date.issued2002-03-26
dc.description.abstractРозглянуто 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.
dc.description.abstractConsiders the Self-Organizing Map and its theoretical background. Technique of the self organization is applied to solve the diagnostic problem in medicine. In particular, the Kohonen model of the Self-Organizing Map is used to classify patients by their individual characteristics.
dc.format.extent31-43
dc.format.pages13
dc.identifier.citationГодич О. В. Застосування штучної нейронної мережі типу SOM для розв’язування задачі діагностування / О. В. Годич, Ю. В. Нікольський, Ю. М. Щербина // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. — Львів : Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2002. — № 464 : Інформаційні системи та мережі. — С. 31–43.
dc.identifier.citationenHodich O. V. Zastosuvannia shtuchnoi neironnoi merezhi typu SOM dlia rozviazuvannia zadachi diahnostuvannia / O. V. Hodych, Yu. V. Nikolskyi, Yu. M. Shcherbyna // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". — Lviv : Vydavnytstvo Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika", 2002. — No 464 : Informatsiini systemy ta merezhi. — P. 31–43.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/54841
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Національного університету “Львівська політехніка”
dc.relation.ispartofВісник Національного університету “Львівська політехніка”, 464 : Інформаційні системи та мережі, 2002
dc.relation.references1. Ю. В. Нікольський, О. В. Годин, Ю. М. Щербина. Застосування штучних нейронних мереж для розв 'язування задач прогнозування часових послідовностей. //Міжнародна конференція з індуктивного моделювання, Львів 20-25 травня, 2002. Праці. - С. 144- 149.
dc.relation.references2. Щербина Ю. М, Годин О. В. Методи навчання штучної нейронної мережі. //Вісник Національного університету “Львівська політехніка", №438, с. 160-170.
dc.relation.references3. Simon Haykin. Neural Networks: A comprehensive foundation. Prentice-Hall, New Jersey, 1999.
dc.relation.references4. Kohonen, 71, Exploration of very large databases by self-organizing maps. //International Conference on Neural Networks, 1997, vol. /, pp. PL1-PL6, Huston.
dc.relation.references5. Obermayer, K., H. Ritter, K. Schulter. Development and special structure of cortical feature maps: A model study. //Advances in Neural Information Processing Systems, 1991, vol. 3, pp.11-17, San Mateo, CA: Morgan Kaufmann.
dc.relation.references6. Ritter, H., T. Martinetz, K. Schulten. Neural Computation and Self-Organizing Maps: An introduction, Reading, MA: Addison- Wesley, 1992.
dc.relation.references7. Osowski S. Sieci neuronowe w ujeciu algorytmicznym. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne. Warszawa, 1996.
dc.relation.referencesen1. Yu. V. Nikolskyi, O. V. Hodyn, Yu. M. Shcherbyna. Zastosuvannia shtuchnykh neironnykh merezh dlia rozv 'yazuvannia zadach prohnozuvannia chasovykh poslidovnostei. //Mizhnarodna konferentsiia z induktyvnoho modeliuvannia, Lviv 20-25 travnia, 2002. Pratsi, P. 144- 149.
dc.relation.referencesen2. Shcherbyna Yu. M, Hodyn O. V. Metody navchannia shtuchnoi neironnoi merezhi. //Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika", No 438, P. 160-170.
dc.relation.referencesen3. Simon Haykin. Neural Networks: A comprehensive foundation. Prentice-Hall, New Jersey, 1999.
dc.relation.referencesen4. Kohonen, 71, Exploration of very large databases by self-organizing maps. //International Conference on Neural Networks, 1997, vol. /, pp. PL1-PL6, Huston.
dc.relation.referencesen5. Obermayer, K., H. Ritter, K. Schulter. Development and special structure of cortical feature maps: A model study. //Advances in Neural Information Processing Systems, 1991, vol. 3, pp.11-17, San Mateo, CA: Morgan Kaufmann.
dc.relation.referencesen6. Ritter, H., T. Martinetz, K. Schulten. Neural Computation and Self-Organizing Maps: An introduction, Reading, MA: Addison- Wesley, 1992.
dc.relation.referencesen7. Osowski S. Sieci neuronowe w ujeciu algorytmicznym. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne. Warszawa, 1996.
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2002
dc.rights.holder© Годич О. В., Нікольський, Ю. В. Щербина Ю. А., 2002
dc.subject.udc519.7
dc.titleЗастосування штучної нейронної мережі типу SOM для розв’язування задачі діагностування
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2002n464_Hodich_O_V-Zastosuvannia_shtuchnoi_31-43.pdf
Size:
985.13 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Thumbnail Image
Name:
2002n464_Hodich_O_V-Zastosuvannia_shtuchnoi_31-43__COVER.png
Size:
2.87 MB
Format:
Portable Network Graphics
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
3 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Інформаційні системи та мережі. – 2002. – №464