Поиск по ключевому слову "машинное обучение"
Ансамбль классификаторов для системы обнаружения вторжений
Авторы: Ломанов А.А. | Опубликовано: 07.04.2021 |
Опубликовано в выпуске: #3(56)/2021 | |
DOI: 10.18698/2541-8009-2021-3-684 | |
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации, статистика | |
Ключевые слова: сетевые атаки, сигнатурный метод, обнаружение вторжений, классификация, терминальный классификатор, гибридизация, ансамбль классификаторов, машинное обучение |
Применение метода определения позиции для детектирования конечностей человека
Авторы: Солнцева А.Д., Солнцев Д.С., Борде А.С. | Опубликовано: 03.09.2020 |
Опубликовано в выпуске: #8(49)/2020 | |
DOI: 10.18698/2541-8009-2020-8-632 | |
Раздел: Медицинские науки | Рубрика: Медицинское оборудование и приборы | |
Ключевые слова: оценка позы, нейросети, диагностика, машинное обучение, распознавание образов, цифровая обработка изображений, искусственный интеллект, компьютерное зрение |
Определение оптимальной архитектуры нейронной сети для поиска стыковых накладок железнодорожного пути
Авторы: Маренов Н.Е. | Опубликовано: 21.06.2020 |
Опубликовано в выпуске: #6(47)/2020 | |
DOI: 10.18698/2541-8009-2020-6-618 | |
Раздел: Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы | Рубрика: Лазерные и оптико-электронные системы | |
Ключевые слова: сверточная нейронная сеть, глубокое обучение, машинное обучение, классификация изображений, распознавание образов, железнодорожный путь, стыковая накладка, обнаружение дефектов |
Применение конволюционных нейронных сетей для обучения манипуляционного робота операции захвата объектов
Авторы: Жамал Маис | Опубликовано: 31.01.2020 |
Опубликовано в выпуске: #1(42)/2020 | |
DOI: 10.18698/2541-8009-2020-1-571 | |
Раздел: Машиностроение и машиноведение | Рубрика: Роботы, мехатроника и робототехнические системы | |
Ключевые слова: Робот, манипулятор, операция захвата, нейронная сеть, конволюционная нейросеть, машинное обучение, обучение нейросети, искусственный интеллект |
Сравнение алгоритмов распознавания образов для семантического анализа изображений
Авторы: Васильева Е.А. | Опубликовано: 04.03.2019 |
Опубликовано в выпуске: #3(32)/2019 | |
DOI: 10.18698/2541-8009-2019-3-447 | |
Раздел: Машиностроение и машиноведение | Рубрика: Роботы, мехатроника и робототехнические системы | |
Ключевые слова: техническое зрение, распознавание образов, машинное обучение, классификация изображений, нейронная сеть, алгоритм SVM, алгоритм CatBoost, алгоритм LightGBM, алгоритм SGDClassifier |
Методика подготовки и распознавания паттернов программного обеспечения с использованием моделей машинного обучения
Авторы: Шакер Алаа | Опубликовано: 15.02.2019 |
Опубликовано в выпуске: #2(31)/2019 | |
DOI: 10.18698/2541-8009-2019-2-442 | |
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации, статистика | |
Ключевые слова: проектирование, микроструктура, паттерн, распознавание паттернов проектирования, машинное обучение, программное обеспечение, реверс-инжиниринг, разработка программного обеспечения |
Исследование генеративно-состязательной сети
Авторы: Айрапетов А.Э., Коваленко А.А. | Опубликовано: 01.10.2018 |
Опубликовано в выпуске: #10(27)/2018 | |
DOI: 10.18698/2541-8009-2018-10-380 | |
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации, статистика | |
Ключевые слова: генеративно-состязательная сеть, машинное обучение, нейронные сети, обучение без учителя, генератор, дискриминатор, перцептрон, автокодировщик |
Разработка алгоритма системы технического зрения для семантического анализа изображений
Авторы: Васильева Е.А. | Опубликовано: 04.09.2018 |
Опубликовано в выпуске: #9(26)/2018 | |
DOI: 10.18698/2541-8009-2018-9-366 | |
Раздел: Машиностроение и машиноведение | Рубрика: Роботы, мехатроника и робототехнические системы | |
Ключевые слова: техническое зрение, беспилотный летательный аппарат, групповое управление, распознавание образов, машинное обучение, классификация изображений, нейронная сеть, алгоритм SVM |
Анализ социальных сетей и машинное обучение
Авторы: Хачатрян М.Г., Чепик П.И. | Опубликовано: 29.01.2018 |
Опубликовано в выпуске: #2(19)/2018 | |
DOI: 10.18698/2541-8009-2018-2-249 | |
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации, статистика | |
Ключевые слова: социальные сети, машинное обучение, алгоритм, структура сети, графы, модель сети, классификация полярностей, идентификация спама |