Електронний каталог науково-технічної бібліотеки
Вінницького національного технічного університету
мережа нейронна = нейромережа, сеть нейронная = нейросеть, neural network
Підтеми:
Документи:
- Морозов, О. С. Інтелектуальна модель генерації адаптивних веб-селекторів на основі GNN [Текст] / О. С. Морозов, А. А. Яровий // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – № 2 (50). – С. 142-149. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-142-149.
- Мороз, О. Г. Задача конструювання нейромереж МГУА з активними нейронами (на англ. мов.) [Текст] / О. Г. Мороз // Control Systems and Computers = Системи керування та комп'ютери. – 2021. – № 5-6. – С. 45-54.
- Муляр, Н. Аналіз продуктивності генетичного алгоритму, удосконаленого за допомогою CNN, для топологічної оптимізації в проектуванні метаматеріалів (англ.м.) [Текст] / Н. Муляр, А. Здобицький, А. Лукашевич // Computer Design Systems. Theory and Practice. – 2024. – Vol. 6, № 3. – С. 1-8.
- Мутасиб, Якуб Ешхак Абу Шабан Оптоэлектронные образные нейроподобные сети глаз-процессорного типа [Текст] : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.13 : защищена 23.03.07 / Якуб Ешхак Абу Шабан ; Мутасим Якуб Ешхак Абу Шабан ; ВНТУ. – Винница, 2006. – 168 с. : ил. – Библиогр.: с.128-141.
- Надтока, И. И. Совершенствование и сравнение математических моделей краткосрочного прогнозирования нагрузки для регионального диспетчерского управления [Текст] / И. И. Надтока, Б. М. Аль-Зихери // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. – 2015. – № 5. – С. 5-11.
- Надтока, И. И. Нейросетевая модель прогнозирования электропотребления с учетом освещенности на территориях операционных зон региональных диспетчерских управлений [Текст] / И. И. Надтока, С. О. Губский, И. Е. Шепелев // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. – 2012. – № 2. – С. 18-21.
- Назаренко, В. М. Інтелектуальне управління технологічним процесом збагачення магнетитових кварцитів [Текст] / В. М. Назаренко, А. І. Купін // Автоматика-2006: Матеріали XIII міжнародної конференції з автоматичного управління, м. Вінниця, 25-28 вересня 2006 року. - Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2007. – 406-409.
- Назаркевич, М. Система розпізнаванням об’єктів на основі моделі Yolo [Текст] / М. Назаркевич, Н. Т. Олексів // Ukrainian Journal of Information Technology. – 2024. – Vol. 6, № 1. – С. 120-126.
- Назимов, А. И. Применение вейвлет-анализа и искусственных нейронных сетей к решению задачи распознавания формы импульсных сигналов при наличии помех [Текст] / А. И. Назимов, А. Н. Павлов // Радиотехника и электроника. – 2012. – Т. 57, № 7. – С. 771-781.
- Наконечний, М. Аналіз шляхів побудови нейроконтролерів для систем автоматичного керування динамічними об'єктами [Текст] / М. Наконечний, П. Муравчук, Ю. Наконечний // Контроль та управління в складних системах (КУСС-2005). – 2005. – С. 11.
- Визначення детермінантів туберкульозу: аналіз методів машинного навчання та нейронних мереж [Текст] / Д. В. Невінський, Д. І. Мартьянов, Я. І. Виклюк, І. О. Сем’янів // Зв'язок. – 2025. – № 3. – С. 73-86.
- Недашківськак, Н. І. Порівняльний аналіз моделей машинного навчання для прогнозування поширення коронавірусу COVID-19 в різних країнах [Текст] / Н. І. Недашківськак, С. О. Лупаненко // Електронне моделювання. – 2020. – Т. 42, № 5. – С. 51-65.
- Нестерук, Г. Ф. Специфика нечеткого представления информации в искусственных нейронных сетях [Текст] / Г. Ф. Нестерук, М. С. Куприянов, Л. Г. Нестерук // Изв.ВУЗов.Приборостроение. – 2003. – 46, № 7. – 40-46.
- Никифоров, О. В. Нейромережеві моделі управління процесом функціонування систем захисту інформації [Текст] / О. В. Никифоров, В. Г. Путятін // Математичні машини і системи. – 2023. – № 2. – С. 34-43.
- Николаев, С. С. Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей [Текст] / С. С. Николаев, Ю. А. Тимошенко // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2014. – № 4. – С. 75-86.
- Николенко, С. Глубокое обучение [Електронний ресурс] : погружение в мир нейронных сетей / С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская. – Электрон. текст. данные. – Санкт-Петербург : Питер, 2018. – (Библиотека программиста).
- Норкин, В. И. Обобщенные градиенты в задачах динамической оптимизации, оптимального управления и машинного обучения [Текст] / В. И. Норкин // Кибернетика и системный анализ. – 2020. – Т. 56, № 2. – С. 89-107.
- Обелець, Т. В. Інструментарій інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем (англ. мов.) [Текст] / Т. В. Обелець // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2022. – № 4. – С. 68-78. – DOI: 10.20535/SRIT.2308-8893.2022.4.06.
- Олейніков, І. А. Розробка методики для пошуку дефектів 3D друку на основі моделі ResNet [Текст] / І. А. Олейніков, І. М. Срібна // Телекомунікаційні та інформаційні технології. – 2025. – № 1. – С. 111-119. – DOI 10.31673/2412-4338.2025.014545.
- Олещук, О. В. Моделювання повнозв’язної нейронної мережі з використанням технології CUDA [Текст] / О. В. Олещук, О. Є. Попель, М. Б. Копитчук // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2012. – № 745 : Комп'ютерні системи та мережі. – С. 131-138.
- Олімпієва, Ю. І. Модель нейромережі енергоефективності виробничого процесу підприємництва в умовах стабілізаційних відключень електроенергії в Україні [Текст] / Ю. І. Олімпієва // Зв'язок. – 2025. – № 2. – С. 102-113.
- Омельченко, Б. Оцінка стійкості систем розпізнавання образів до впливу злоякісних перешкод [Текст] / Б. Омельченко, А. Шелестов // Міжнародний науково-технічний журнал Проблеми керування та інформатики. – 2025. – № 4. – С. 96-108.
- Розпізнавання зображень неперервних вейвлет- спектрів зашумлених радіолокаційних сигналів з використанням згорткової нейронної мережі [Текст] / Д. М. Онуфрієнко, Ю. К. Тараненко, О. Ю. Олійник, В. В. Лопатін // Кібернетика та системний аналіз. – 2024. – Т. 60, № 5. – C. 174-186.
- Орловский, И. А. Расчет моделей нелинейных электромагнитных объектов на полиномиальных рекуррентных нейронных сетях из их известных математических моделей [Текст] / И. А. Орловский // Технічна електродинаміка. – 2009. – № 1. – С. 20-31.
- Осауленко, В. М. Модель інтелектуального агента в одномірному дискретному світі [Текст] / В. М. Осауленко // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2018. – № 3 (43). – С. 30-36.
- Осауленко, В. М. Модель інтелектуального агента в одномірному дискретному світі [Електронний ресурс] / В. М. Осауленко // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2018. – № 3. – С. 30-36.
- Осауленко, О. Г. Інтеграція технологій великих даних і штучного інтелекту в цифровій екосистемі суспільства: від концепції до впровадження в офіційну статистику [Текст] / О. Г. Осауленко, О. О. Горобець // Економіка України. – 2025. – № 8 (765). – С. 76-86.
- Охарєв, В. О. Застосування технології збільшення роздільної здатності мігрованих сейсмічних зображень для 2D- і 3D-зйомок [Текст] / В. О. Охарєв, О. В. Носков // Міжнародний науково-технічний журнал Проблеми керування та інформатики. – 2025. – № 1. – C. 49-59.
- Павлов, С. В. Інформаційна система для обробки та аналізу зображень очного дна при діагностиці діабетичної ретинопатії [Текст] / С. В. Павлов, О. В. Карась, В. О. Гомолінський // Збірник тез доповідей ІІІ-ї Міжнар. наук.-техн. конф. "Перспективи розвитку машинобудування та транспорту - 2023", 1-3 черв. 2023 р. / ВНТУ, ДУК, ДДМА. – Вінниця : ВНТУ, 2023. – С. 130-131.
- Павлюк, О. Прогнозування ймовірності роботи та відмови за заданої умови готовності симетричних ієрархічних систем, галужених до 4-го рівня, за допомогою штучних нейронних мереж [Текст] / О. Павлюк // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2014. – № 800 : Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – C. 72-77.
- Паламар, М. І. Застосування рекурентної нейронної мережі для керування об'єктами із невизначеними динамічними параметрами [Текст] / М. І. Паламар, О. Б. Гнатюк, М. О. Стрембіцький // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2013. – № 2. – С. 5-10.
- Паламарчук, О. П. Інформаційна технологія нейромережевої кластеризації зображень [Текст] / О. П. Паламарчук, О. К. Колесницький // Оптоелектронні інформаційні технології "Фотоніка-ОДС 2018" : збірник тез доповідей восьмої міжнародної науково-технічної конференції, м. Вінниця, 2-4 жовтня 2018 р. / ВНТУ. – Вінниця : Едельвейс і К, 2018. – С. 60.
- Панібратов, Р. С. Система підтримання прийняття рішень для оцінювання та прогнозування стану страхової компанії [Текст] / Р. С. Панібратов // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2022. – № 1. – С. 61-72. – DOI: 10.20535/SRIT.2308-8893.2022.1.05.
- Парамуд, Я. С. Метод розпізнавання символів на зображенні на основі згорткової нейронної мережі [Текст] / Я. С. Парамуд, В. І. Яркун // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Серія : Комп'ютерні системи та мережі : збірник наукових праць / МОН України. – Львів : Вид-во Львівської політехніки, 2018. – № 905. – С.96-105.
- Розробка інтелектуальної системи навігації та просторової орієнтації для людей з вадами зору [Текст] / В. Пастух, В. Андрущак, М. Бешлей [та ін.]. – С. 53-63.
- Патласов, О. Ю. Моделирование оценки финансового состояния участников тендеров [Текст] / О. Ю. Патласов, А. М. Самарин // Актуальні проблеми економіки. – 2015. – № 11. – С. 452-462.
- Пелещак, І. Р. Методи розпізнавання та шифрування мультиспектральних образів на основі осциляторних нейронних мереж [Текст] : монографія / І. Р. Пелещак, В. В. Литвин, Р. М. Пелещак ; НУ "Львівська політехніка". – Львів : Марченко Т. В., 2023. – 218 с. – (Комп'ютинг). – ISBN 978-617-7937-88-2 : 715,00 грн.
- Розробка штучної нейронної мережі з осциляторними нейронами для розпізнавання спектральних образів [Текст] / Р. Пелещак, В. Литвин, І. Пелещак, В. Висоцька // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційніі системи та мережі. – 2020. – № 7. – С. 16-23.
- Пелещак, Р. Побудова оптимізованої багатошарової нейронної мережі в межах нелінійної моделі узагальненої похибки [Текст] / Р. Пелещак, В. Литвин, І. т. Пелещак // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційніі системи та мережі. – 2021. – Вип. 9. – C. 53-60.
- Передера, В. Р. Дослідження нейромережних підходів до глибокої стилометрії в задачах визначення авторства [Текст] / В. Р. Передера, О. Л. Недашківський // Зв'язок. – 2025. – № 4. – С. 85-91.
- Петрина, Д. Ю. Використання інструментів нейромереж для пришвидшення розробки вебінтерфейсів [Електронний ресурс] / Д. Ю. Петрина, В. А. Корнута, О. В. Корнута // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2024. – Т. 60, № 2. – С. 42-50. – DOI: https://doi.org/10.31649/1999-9941-2024-60-2-42-50.
- Петрина, Д. Ю. Використання інструментів нейромереж для пришвидшення розробки вебінтерфейсів [Текст] / Д. Ю. Петрина, В. А. Корнута, О. В. Корнута // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2024. – № 2. – С. 42-50. – DOI: https://doi.org/10.31649/1999-9941-2024-60-2-42-50.
- Перспективи оптичної пам'яті [Текст] / В. В. Петров, А. А. Крючин, Є. В. Беляк, О. Г. Мельник // Реєстрація, зберігання і обробка даних. – 2021. – Т. 23, № 3. – С. 3-14.
- Писаренко, В. Г. Математична модель функціонування умовних рефлексів [Текст] / В. Г. Писаренко, Ю. В. Писаренко // Кібернетика та системний аналіз. – 2022. – Т. 58, № 6. – С. 193-198.
- Півошенко, В. В. Гібридний метод формування рекомендаційної системи на основі матричної факторизації та нейронної мережі [Текст] / В. В. Півошенко, Ю. Ю. Іванов, В. В. Присяжнюк // Контроль і управління в складних системах (КУСС-2020) : XV Міжнародна конференція : тези доповідей, Вінниця, 8-10 жовтня 2020 року / ВНТУ, ХНУРЕ. – Вінниця : ВНТУ, 2020. – С. 244-246.
- Інтелектуальні системи управління ризиками на європейських енергетичних ринках [Електронний ресурс] / О. А. Поплавський, О. І. Сорока, М. О. Літвін, А. В. Поплавський // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2024. – Т. 44, № 1. – С. 233-239. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-47-1-233-239.
- Інтелектуальні системи управління ризиками на європейських енергетичних ринках [Текст] / О. А. Поплавський, О. І. Сорока, М. О. Літвін, А. В. Поплавський // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2024. – № 1 (47). – С. 233-239. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-47-1-233-239.
- Поплавський, О. Інтелектуальні методи обробки великих масивів для біржових комп'ютерних систем підтримки прийняття рішень [Текст] / О. Поплавський, М. Цюцюра // Контроль і управління в складних системах (КУСС-2020) : XV Міжнародна конференція : тези доповідей, Вінниця, 8-10 жовтня 2020 року / ВНТУ, ХНУРЕ. – Вінниця : ВНТУ, 2020. – С. 230-231.
- Потапов, И. В. Методика анализа надежности резервированной искусственной нейронной сети [Текст] / И. В. Потапов // Изв.ВУЗов.Приборостроение. – 2007. – 50, № 1. – 26-30.
- Поуданен, Ю. Є. Особливості побудови архітектур нейромереж в задачах класифікації біомедичних зображень [Текст] / Ю. Є. Поуданен, А. В. Кожем'яко // Збірник тез доповідей ІV Міжнар. наук.-техн. конф. "Перспективи розвитку машинобудування та транспорту - 2025", 3-5 черв. 2025 р. / ВНТУ, ДУК, ДДМА. – Вінниця : ВНТУ, 2025. – С. 398-399.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
