ДонНТУ   Портал магистров

Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Собственные публикации и доклады

  1. Исследование принципов формирования образующих множеств при построении взвешенной обучающей выборки w-объектов

    Авторы: Семенова А.П., Волченко Е.В.

    Описание: В работе рассматривается проблема формирования эффективных обучающих выборок в адаптивных системах распознавания. Проводится анализ особенностей построения образующих множеств с точки зрения выбора начальных точек. Приведены результаты экспериментальных исследований, подтверждающие влияние выбора начальных точек на формирование получаемых выборок w-объектов.

    Источник: Інформаційні управляючі системи та комп’ютерний моніторинг (ІУС-2014) / Матерiали V мiжнародної науково-технiчної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених. – Донецьк, ДонНТУ – 2014. – Т. 1 – С. 464–469.

  2. Модели развития науки и техники

    Авторы: Семенова А.П.

    Описание: В работе проводится анализ моделей развития науки, выделены их общие черты. Работа состоит из четырех основных разделов. В первом разделе описана логико-методологическая концепция науки К. Поппера. Во втором разделе – теория научных революций Т. Куна. В третьем – методология исследовательских программ И. Лакатоса. В четвертом – плюралистическая методология науки П. Фейерабенда.

    Источник: Доклад по дисциплине: «Философия науки, техники, образования. Болонский процесс»

    3. Тематические статьи

  3. О способе опеределения близости объектов взвешенных обучающих выборок

    Авторы: Волченко Е.В.

    Описание: В работе предложена метрика для определения расстояния между объектами обучающих выборок, имеющими вес. Выполнено расширение алгоритма k-ближайших соседей на взвешенные выборки w-объектов с вычислением расстояния на основе предложенной метрики. Проведены экспериментальные исследования, подтвердившие эффективность предложенного подхода.

    Источник: Вісник Національного технічного універсистету «Харківський політехнічний інститут». Збірник наукових праць. Тематичний випуск: Інформатика і моделювання. – Харків: НТУ «ХПІ», 2012. – № 15. – C. 12–20.

  4. Построение взвешенной выборки w-объектов при обработке результатов социологических исследований

    Авторы: Волченко Е.В.

    Описание: В данной работе рассматривается задача обработки результатов социологических исследований с целью формирования качественных выборок, отражающих свойства генеральных совокупностей.

    Источник: Інтелектуальні системи в промисловості і освіті: тези доповідей Третьої міжнародної науково-практичної конференції, м. Суми, 2-4 листопада 2011 р. / Ред.кол.: А.С. Довбиш, О.А. Борисенко, С.П. Шаповалов. – Суми: СумДУ, 2011. – Т. 2. – С. 143–145.

  5. Использование технологии анализа данных в интеллектуальных информационных системах

    Авторы: Арсеньев С.Б., Бритков В.Б., Маленкова Н.А.

    Описание: В статье рассматриваются вопросы использования технологии добычи знаний Data Mining. Описываются основные этапы анализа данных в интеллектуальных системах с помощью этой технологии, от этапа приведения данных к форме, пригодной для применения конкретных реализаций методов Data Mining, решения проблем избыточности, неинформативности, чрезмерной корреляции данных, до непосредственного применения методов добычи знаний и верификации и проверки получившихся результатов.

    Источник: Использование технологии анализа данных в интеллектуальных информационных системах // Управление информационными потоками. – М.: УРСС, ИСА РАН, 2002. – С. 47–68.

  6. Процедуры построения хорошо интерпретируемых классификаций

    Авторы: Дорофеюк А.А., Чернявский А.Л.

    Описание: В статье описаны два алгоритма построения хорошо интерпретируемой классификации, рассмотрены их свойства и особенности использования.

    Источник: Научно-теоретический журнал «Искусственный интеллект». – ІПШІ МОН і НАН України «Наука і освіта». – 2006. – № 2. – С. 57–60.

  7. Метод w-MIEF построения рабочего словаря признаков на основе взвешенных обучающих выборок

    Авторы: Волченко Е.В., Степанов В.С.

    Описание: Работа посвящена решению задачи предобработки исходных данных в адаптивных обучающихся системах распознавания. Предложен метод w-MIEF построения рабочего словаря признаков по взвешенным обучающим выборкам w-объектов, основанный на отборе признаков с максимальной индивидуальной эффективностью классификации. Приведены результаты экспериментальных исследований, подтверждающие эффективность предложенного метода.

    Источник: Вісник Національного технічного універсистету «Харківський політехнічний інститут». Збірник наукових праць. Тематичний випуск: Нові рішення в сучасних технологіях. – Харків: НТУ «ХПІ», 2012. – № 18. – C. 26–33.

  8. Метод совместного построения решающих правил и выбора словаря признаков по взвешенным обучающим выборкам

    Авторы: Волченко Е.В.

    Описание: В работе предложен новый подход к решению задачи совместного построения решающих правил классификации и рабочего словаря признаков в обучающихся системах распознавания, основанный на использовании взвешенных обучающих выборок. Описаны метод w-GridDC формирования взвешенной обучающей выборки w-объектов, алгоритм w-MIEF построения рабочего словаря признаков на ее основе и модифицированный метод k-ближайших соседей для выполнения классификации объектов. Приведены результаты экспериментальных исследований, подтверждившие эффективность предложенного подхода.

    Источник: Научно-теоретический журнал «Искусственный интеллект». – ІПШІ МОН і НАН України «Наука і освіта». – 2012. – № 4. – С. 316–323.

  9. Использование FRiS-функции для построения решающего правила и выбора признаков (задача комбинированного типа DX)

    Авторы: Борисова И.А., Дюбанов В.В., Загоруйко Н.Г., Кутненко О.А.

    Описание: В статье предлагается способ решения задачи комбинированного типа DX – построения решающей функции D в наиболее информативном подпространстве признаков X. При решении этой задачи используется функция конкурентного сходства (FRiS-функция). Показывается преимущество критерия информативности, основанного на FRiS-функции, по сравнению с критерием минимума ошибок при скользящем экзамене обучающей выборки.

    Источник: Труды Всероссийской конференции «Знания–Онтология–Теория» (ЗОНТ–07), Новосибирск, 2007. – Том І. – С. 37–44.

  10. Сеточный подход к построению взвешенных обучающих выборок w-объектов в адаптивных системах распознавания

    Авторы: Волченко Е.В.

    Описание: В работе рассматривается проблема формирования эффективных обучающих выборок в адаптивных системах распознавания. Предложен метод построения взвешенных выборок w-объектов на основе сеточного подхода. Выполнена оценка предложенного метода, доказана его сходимость и вычислена временная сложность. Приведены результаты экспериментальных исследований, подтверждающие высокое качество получаемых выборок w-объектов.

    Источник: Вісник Національного технічного універсистету «Харківський політехнічний інститут». Збірник наукових праць. Тематичний випуск: Інформатика і моделювання. – Харків: НТУ «ХПІ», 2011. – № 36. – С. 12–22.

  11. Классификация объектов в адаптивных системах распознавания на основе функции взвешенного конкурентного сходства

    Авторы: Волченко Е.В.

    Описание: В работе предложено естественное расширение области использования функции конкурентного сходства на взвешенные обучающие выборки w-объектов в адаптивных системах распознавания. Описан принцип классификации объектов методом k-ближайших соседей на основе функции взвешенного конкурентного сходства (wFRiS-функции). Приведены результаты экспериментальных исследований, подтвердившие эффективность предложенного подхода.

    Источник: Вісник Національного технічного універсистету «Харківський політехнічний інститут». Збірник наукових праць. Тематичний випуск: Інформатика і моделювання. – Харків: НТУ «ХПІ», 2012. – № 62 (968). – С. 18–25.

  12. Об автоматической классификации объектов и распознавании образов с использованием весов признаков и репрезентативностей классов

    Авторы: Маматов Е.М.

    Описание: В статье рассматривается программно-алгоритмическая информационная технология, использующая созданный в рамках данной работы вариационный алгоритм автоматической классификации объектов с использованием, предложенного авторами работы, нового функционала качества разбиения, основанного на мере однородности. Также в рамках данной работы рассматривается реализация алгоритма вычисления оценок с использованием весов признаков и репрезентативностей классов.

    Источник: Научные ведомости БелГУ. Сер. История. Политология. Экономика. Информатика. – 2008. – № 10, вып. 8/1. – С. 48–57.

    13. Переводы статей

  13. Анализ различных активационных функций с помощью нейронных сетей обратного распространения ошибки

    Авторы: P. SIBI, S. ALLWYN JONES, P. SIDDARTH

    Перевод: Семенова А.П.

    Описание: В статье приводится описание различных активационных функций, их особенности и область применения. Рассмотрено влияние различных активационных функций на результат решения конкретной задачи.

    Источник (англ.): Journal of Theoretical and Applied Information Technology. – 31 January 2013. – Vol. 47. – № 3. – Р. 1264–1268.