Електронний каталог науково-технічної бібліотеки
Вінницького національного технічного університету
мережа нейронна = нейромережа, сеть нейронная = нейросеть, neural network
Підтеми:
Документи:
- Грабко, В. В. Нечітка математична модель для визначення допустимого терміну роботи силового сухого трансформатора в режимі перевантаження [Електронний ресурс] / В. В. Грабко, О. В. Паланюк // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2022. – № 4. – С. 27-33. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2022-163-4-27-33.
- Грабко, В. В. Нечітка математична модель для визначення допустимого терміну роботи силового сухого трансформатора в режимі перевантаження [Текст] / В. В. Грабко, О. В. Паланюк // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2022. – № 4 (163). – С. 27-33. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2022-163-4-27-33.
- Гриценко, Р. А. Довіра як нейронна мережа [Текст] / Р. А. Гриценко // Фінанси України. – 2025. – № 7. – С. 102-111.
- Гуменюк, Р. Дослідження методів діагностики захворювань рослин за допомогою глибокого навчання [Текст] / Р. Гуменюк, І. Попович // Computer Design Systems. Theory and Practice. – 2024. – Vol. 6, № 1. – С 37-48.
- Нейросетевые методы исследования в строительном материаловедении [Текст] / А. М. Данилов, Е. В. Королев, В. А. Смирнов, А. П. Прошин // Изв.ВУЗов.Строительство. – 2003. – № 10. – 28-34.
- Девятых, Д. В. Выделение электрокардиограммы плода с использованием динамических нейронных сетей [Текст] / Д. В. Девятых, О. М. Гергет // Медицинская техника. – 2016. – № 6. – С. 7-10.
- Делавар, Касмаі М. Застосування нейронних мереж у пульсовій діагностиці [Текст] / Касмаі М. Делавар, В. І. Зубчук // Наукові вісті НТУУ КПІ. – 2001. – № 6. – 32-38.
- Демура, А. В. Моделирование и прогнозирование на основе искусственных нейронных сетей [Текст] / А. В. Демура // Изв.ВУЗов.Электромеханика. – 2005. – № 5. – 29-32.
- Джаянтi, Н. Синхронiзацiя нестацiонарних нейронних мереж нейтрального типу з часовою затримкою для обмеженого часу в складному полi (англ. мов.) [Електронний ресурс] = Synchronization of time-varying time delayed neutral-type neural networks for finite-time in complex field / Н. Джаянтi, Р. Сантакумарi // Mathematical Modeling and Computing. – 2021. – Vol. 8, № 3. – С. 486-498. – DOI: https://doi.org/10.23939/mmc2021.03.486.
- Дзелендзяк, У. Ю. Використання нейронної мережі для розроблення системи уникнення перешкод на дорозі [Текст] / У. Ю. Дзелендзяк, М. А. Вигриновський. – С. 24-33.
- Дзелендзяк, У. Ю. Система виявлення літальних апаратів на основі аналізу звукових сигналів [Текст] / У. Ю. Дзелендзяк, М. Ю. Пазинюк // Computer Systems and Networks. – 2023. – Vol. 5, № 1. – C. 29-35 .
- Моделювання згортання білків з використанням методів машинного навчання [Текст] / В. В. Дзюба, А. В. Колодюк, І. А. Олейніков, Д. М. Бугайов // Зв'язок. – 2025. – № 3. – С. 101-107.
- Дикий, О. В. Оцінка фінансового стану підприємства з використанням нечіткої логіки [Текст] / О. В. Дикий, В. І. Месюра // Матеріали XLV науково-технічної конференції підрозділів Вінницького національного технічного університету (НТКП ВНТУ - 2016), 02-22 березня 2016 р. : збірник доповідей / МОН України, ВНТУ. – Вінниця : ВНТУ, 2016. – Т. 2. – С. 980-982.
- Дідовець, В. М. Тенденції розвитку систем моніторингу комп'ютерних мереж в сучасному світі [Текст] / В. М. Дідовець, В. О. Адаменко // Телекомунікаційні та інформаційні технології. – 2025. – № 4. – С. 89-99. – DOI: https://doi.org/10.31673/2412-4338.2025.048910.
- Добровольська, Л. Н. Багатофакторне прогнозування споживання електротехнічних комплексів вугільних шахт для планування їхніх енергоефективних режимів [Електронний ресурс] / Л. Н. Добровольська, В. І. Волинець, І. О. Бандура // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. – 2014. – № 2. – С. 1-9.
- Сучасні підходи до інтелектуального аналізу ринку криптовалют [Текст] / М. В. Добролюбова, О. О. Радовецький, О. М. Помазун, М. О. Маркін // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – № 4. – С. 126-135. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-181-4-126-135.
- Сучасні підходи до інтелектуального аналізу ринку криптовалют [Електронний ресурс] / М. В. Добролюбова, О. О. Радовецький, О. М. Помазун, М. О. Маркін // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – № 4. – С. 126-135. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-181-4-126-135.
- Штучний інтелект та зображення: підробка, доповнення чи реальність? [Електронний ресурс] / О. Д. Довганенко, М. С. Широкопетлєва, В. І. Штанько, В. М. Репіхов // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. – 2024. – № 3. – С. 1-8. – DOI: https://doi.org/10.31649/2307-5376-2024-3-17-24.
- Долгова, Е. В. Динамическое управление запасами с использованием нейросети [Текст] / Е. В. Долгова, Р. А. Фейзрахманов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. – 2004. – № 9. – 57-61.
- Інтелектуальні компоненти інтегрованих автоматизованих систем управління для енергетичних систем [Текст] / А. Дорошенко, Р. Ткаченко, Ю. Цимбал, Д. Батюк // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Серія : Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2017. – № 864. – С. 90-96.
- Автоматизоване проєктування штучного нейрона для програмованих логічних інтегральних схем на основі алгебро-алгоритмічного підходу [Текст] / А. Ю. Дорошенко, В. М. Шимкович, Т. А. Мамедов, О. А. Яценко // Проблеми керування та інформатики. – 2022. – № 5. – C. 61-72. – DOI: https://doi.org/10.34229/2786-6505-2022-5-6.
- Дружиніна, О. О. Підвищення ефективності функціонування веб-серверів з використанням технології прогнозування часових рядів на основі нейромереж [Текст] / О. О. Дружиніна, Р. Н. Квєтний // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2013. – № 1. – С. 15-21.
- Дубровін, В. І. Методи оптимізації та їх застосування в задачах навчання нейронних мереж [Текст] : Навчальний посібник / В. І. Дубровін, С. О. Субботін ; МОН України. – Запоріжжя : ЗНТУ, 2003. – 136 с. – ISBN 966-7809-24-2.
- Дубровка, Ф. Ф. Конструктивный синтез планарных антен с помощю природных алгоритмов оптимизации [Текст] / Ф. Ф. Дубровка, Д. О. Василенко // Известия вузов. Радиоэлектроника. – 2009. – № 3-4. – С. 3-22.
- Дудник, О. В. Применение радиальных базисных функций в нейронных сетях для прогнозирования экономических показателей [Текст] / О. В. Дудник, П. И. Бидюк // Проблемы управления и информатики. – 2003. – № 2. – 126-133.
- Евдокимов, Ю. К. Нейросетевой импедансный метод определения параметров жидких нефтепродуктов [Текст] / Ю. К. Евдокимов, И. К. Никифоров // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. – 2004. – № 12. – 37-43.
- Еременко, Ю. И. Схема интеллектуального управления металлургическими процессами на основе контроллера с нейросетевой самонастройкой [Текст] / Ю. И. Еременко // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. – 2004. – № 5. – 1-3.
- Ефимов, Д. В. Динамический алгоритм обучения многослойных нейронных сетей [Текст] / Д. В. Ефимов, В. А. Терехов // Изв.ВУЗов.Приборостроение. – 2001. – 44, № 5. – 24-28.
- Атаки на системи штучного інтелекту [Текст] : навчально-практичний посібник / С. П. Євсеєв, О. В. Шматко, О. Б. Ахієзер [та ін.] ; НТУ "Харківський політехнічний інститут" ; за ред. С. П. Євсеєва. – Львів : Новий Світ-2000, 2025. – 108 с. – (Кібербезпека та штучний інтелект). – ISBN 978-966-418-515-5 : 270,00 грн.
- Жабокрицький, І. В. Підвищення ефективності формування сцен доповненої реальності за допомогою нейронних мереж [Текст] / І. В. Жабокрицький // Електронне моделювання. – 2022. – Т. 44, № 6. – С. 69-85.
- Жабокрицький, І. В. Сучасний стан та перспективи підвищення функціональності доповненої реальності за допомогою нейронних мереж [Текст] / І. В. Жабокрицький // Електронне моделювання. – 2022. – Т. 44, № 5. – С. 73-89.
- Жемчужкіна, Т. В. Порівняльний аналіз точності класифікації електроміографічних сигналів за ознаками графіка різниць другого порядку для диференціювання типів болю в попереку [Електронний ресурс] / Т. В. Жемчужкіна // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – Т. 49, № 1. – С. 217-226. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-217-226.
- Жемчужкіна, Т. В. Порівняльний аналіз точності класифікації електроміографічних сигналів за ознаками графіка різниць другого порядку для диференціювання типів болю в попереку [Текст] / Т. В. Жемчужкіна // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – № 1 (49). – С. 217-226. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-217-226.
- Жора, Д. В. Анализ формирования разделяющих поверхностей для классификатора со случайными подпространствами [Текст] / Д. В. Жора // Кибернетика и системный анализ. – 2006. – № 6. – 55-70.
- Жора, Д. В. Аналіз функціонування класифікатора з випадковими порогами [Текст] / Д. В. Жора // Кибернетика и системный анализ. – 2003. – № 3. – 72-91.
- Жуков, І. А. Динамічна просторово-логічна кластеризація нейронної мережі [Текст] / І. А. Жуков, Г. М. Кременецький // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2009. – № 1. – С. 39-43.
- Жуков, С. О. Оптимізація глибоких нейронних мереж для класифікації емоційного стану мовлення з використанням динамічного квантування [Електронний ресурс] / С. О. Жуков, О. В. Рудзевич // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. – 2025. – № 2. – С. 1-15.
- Журавель, Ю. І. Оцінювання впливу семантики зображень на ефективність стеганографічних методів [Текст] / Ю. І. Журавель, Л. З. Мичуда, М. М. Сколоздра // Сучасний захист інформації. – 2025. – № 4. – С. 73-80.
- Заболотна, Н. І. Інтелектуалізована система поляризаційного картографування плівок плазми крові у діагностиці онкологічного стану молочних залоз [Текст] / Н. І. Заболотна, Д. Ю. Локотей, Б. П. Олійниченко // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2016. – № 1. – С. 39-46.
- Заболотна, Н. І. Інтелектуалізована система поляризаційного картографування плівок плазми крові у діагностиці онкологічного стану молочних залоз [Електронний ресурс] / Н. І. Заболотна, Д. Ю. Локотей, Б. П. Олійниченко // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2016. – Т. 31, № 1. – С. 39-46.
- Зайченко, Ю. П. Исследование каскадных нео-фаззи нейронных сетей в задачах прогнозирования в финансовой сфере [Текст] / Ю. П. Зайченко // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2014. – № 3. – С. 50-63.
- Зайченко, Ю. П. Нечеткие модели и методы в интеллектуальных системах [Текст] : учебное пособие / Ю. П. Зайченко ; МОН Украины ; под ред. М. З. Згуровского. – Киев : Слово, 2008. – 344 с. – ISBN 978-966-8407-79-6 : 42,00 грн.
- Зайченко, Ю. П. Основи проектування інтелектуальних систем [Текст] : Навчальний посібник / Ю. П. Зайченко ; МОН України. – Київ : Видавничий Дім "Слово", 2004. – 352 с. – ISBN 966-8407-21-0.
- Зайченко, Ю. П. Исследование эффективности нечеткого МГУА с различными видами частных описаний и алгоритмами адаптации в задачах прогнозирования [Текст] / Ю. П. Зайченко, И. О. Заец // Проблемы управления и информатики. – 2008. – № 2. – 118-129.
- Зайченко, Ю. П. Диагностика МРТ-изображений опухолей головного мозга с использованием гибридных сверточных нейронечетких сетей [Текст] / Ю. П. Зайченко, К. А. Здор, Г. Гамидов // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2020. – № 1. – С. 68-77.
- Закарія, Я. А. Моделювання каналів міліметрових хвиль за допомогою генеративних змагальних мереж [Текст] / Я. А. Закарія // Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка. – 2024. – Т. 67, № 2. – С. 100-110.
- Зарицький, О. О. Порівняння ефективності методів напівкерованого навчання на основі автоенкодерів для задач класифікації фотографій ракових захворювань шкіри [Текст] / О. О. Зарицький, В. Я. Данилов // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2024. – № 2 (173). – С. 71-77. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-173-2-71-77.
- Зарицький, О. О. Порівняння ефективності методів напівкерованого навчання на основі автоенкодерів для задач класифікації фотографій ракових захворювань шкіри [Електронний ресурс] / О. О. Зарицький, В. Я. Данилов // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2024. – № 2. – С. 71-77. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-173-2-71-77.
- Использование нейронных сетей построения прогностических моделей процессов в энергетических установках и их агрегатах [Текст] / С. Г. Зароченцев, В. И. Ковалев, А. А. Пастухов, А. А. Прокофьев // Известия высших учебных заведений. Электроника. – 2016. – Т. 21, № 3. – С. 247-253.
- Зверев, В. А. Устранение искажений и восстановление изображения на основе нейронных сетей [Текст] / В. А. Зверев, Е. В. Клейменов // Оптический журнал. – 2002. – 69, № 10. – 95-96.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
