Управління розвитком складних систем
Постійне посилання на фондhttps://repositary.knuba.edu.ua/handle/987654321/326
Переглянути
3 результатів
Результат пошуку
Документ Метод определения нейросетевой архитектуры в задачах голосового взаимодействия дистанционного обучения(КНУБА, 2014) Щербина, Александр Андреевич; Терейковская, Людмила АлексеевнаВпервые разработан метод определения архитектуры нейронной сети, предназначенной для решения типовых задач голосового взаимодействия в информационной системе дистанционного обучения. Метод, базируясь на концепции соответствия требований задачи и возможностей апробированных архитектур, позволяет определить оптимальную нейросетевую архитектуру. Приведен пример установления оптимальной архитектуры нейронной сети, которая используется для распознавания фонем в процессе голосовой авторизации.Документ Парадигмы нейросетевого распознавания эмоций(КНУБА, 2019) Михайленко, Виктор Мефодиевич; Терейковская, Людмила АлексеевнаОдной из наиболее важных тенденций развития современных информационных систем является интеграция в них невербальных каналов взаимодействия с пользователем, создание которых связывают с разработкой нейросетевых средств распознавания эмоций. Установлено, что для обеспечения эффективного распознавания следует учесть ряд разнообразных факторов, которые должны быть адекватно отражены в парадигмах построения указанных средств. Вместе с тем, большинство современных исследований в данной области направлены на создание оригинальных решений и характеризуются недостаточной обоснованностью используемых парадигм построения. Для устранения этого недостатка разработано множество базовых парадигм построения нейросетевых средств распознавания эмоций. Отличительной чертой разработки является соотнесение предложенных парадигм с основными факторами, влияющими на эффективность нейросетевого распознавания, что предопределяет возможность эффективного использования соответствующих средств в ожидаемых условиях. Показана целесообразность проведения дальнейших исследований в направлении разработки нейросетевых моделей, базирующихся на предложенном множестве парадигм, а также расширении указанного множества с целью отражения в нем наиболее перспективных решений в области теории нейронных сетей.Документ Адаптация параметров двухслойного персептрона, предназначенного для биометрической аутентификации пользователей по отпечаткам пальцев(КНУБА, 2018) Михайленко, Виктор Мефодиевич; Терейковская, Людмила Алексеевна; Легеза, Виктор ПетровичОдним из основных направлений развития систем биометрической аутентификации является внедрение в них нейросетевых методов распознавания отпечатков пальцев. Показано, что эффективность таких систем может быть обеспечена за счет использования двухслойного персептрона, адаптированного к условиям задачи распознавания отпечатков пальцев. Установлено, что адаптация должна быть направлена на минимизацию ошибки распознавания при использовании ограниченного объема вычислительных ресурсов. При этом в качестве отправной точки процесса адаптации целесообразно использовать определение множества входных параметров двухслойного персептрона. Показано, что основными особенностями задачи распознавания отпечатков пальцев являются размер отпечатка пальца и размер блока изображения, соответствующего отдельной минуции и количеству распознаваемых пользователей. Разработано математическое обеспечение для расчета значений адаптируемых параметров, с использованием которого и особенностей поставленной задачи распознавания предложена процедура адаптации, базирующаяся на сопоставлении входных нейронов двухслойного персептрона с координатами блоков изображений, характеризующих отдельную минуцию. Перспективность предложенных решений подтверждена результатами экспериментальных исследований.