Пошуковий запит: (<.>A=Добровська Л$<.>) |
Загальна кількість знайдених документів : 10
Представлено документи з 1 до 10
|
1. |
Добровська Л. М. Інваріантна складова професійної компетентності з інформаційних технологій майбутніх інженерів [Електронний ресурс] / Л. М. Добровська // Вісник Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут". Філософія. Психологія. Педагогіка. - 2010. - № 1. - С. 155-161. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VKPI_fpp_2010_1_27
|
2. |
Добровська Л. М. Загальні тенденції у процесі формування професійної компетентності з інформаційних технологій майбутніх фахівців інженерного профілю [Електронний ресурс] / Л. М. Добровська // Вісник Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут". Філософія. Психологія. Педагогіка. - 2010. - № 2. - С. 142-147. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VKPI_fpp_2010_2_26
|
3. |
Добровська Л. М. Універсальна апроксимація функцій на основі алгоритму Сугено для розв’язання задачі медичної діагностики [Електронний ресурс] / Л. М. Добровська, І. А. Добровська // Наукові вісті Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут". - 2010. - № 5. - С. 48-55. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/NVKPI_2010_5_8 Запропоновано інструментарій розв'язання задачі медичної діагностики з використанням системи нечіткого виведення на базі алгоритму Сугено за умов наявності даних експерта, за якими виконується автоматичний опис нечітких моделей баз правил. Встановлено, що за визначених умов система нечіткого виведення на базі алгоритму Сугено є універсальним апроксиматором неперервних функціоналів.
|
4. |
Добровська Л. М. Можливості класифікатора зображень на основі ART1-мережі [Електронний ресурс] / Л. М. Добровська, І. А. Добровська // Electronics and communications. - 2016. - Т. 21, № 2. - С. 41-48. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/eisv_2016_21_2_8 Щоб створити систему розпізнавання медичних зображень, необхідно враховувати діапазон можливих перетворень вхідного сигналу, що надходить від об'єкта спостереження. У зв'язку з цим основною вимогою для розпізнавання образів є створення такого класифікатора, який був би інваріантним щодо різних трансформацій. Задачу класифікації зображень розв'язували експериментально в середовищі системи MATLAB. Встановлено, що під час класифікації зображень за наявності не більше 40 % шуму АРТ1-мережа обирає зафіксований в асоціативній пам'яті вектор-прототип, який найбільше корелює з ним; асоціативна пам'ять на основі АРТ1-мережі за ефективністю еквівалентна асоціативній пам'яті у вигляді бінарного одношарового лінійного асоціатора на основі псевдооберненого правила; вона не здатна виконувати функції інваріантного класифікатора.
|
5. |
Добровська Л. М. Інформаційна система на основі кодування даних з електронної картки пацієнта [Електронний ресурс] / Л. М. Добровська, Л. О. Гаврильчено // Міжнародний науковий журнал "Інтернаука" . - 2020. - № 4(1). - С. 48-55. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/mnj_2020_4(1)__14
|
6. |
Добровська Л. М. Нейромережевий ансамбль для класифікації раку легень на зображеннях комп’ютерної томографії [Електронний ресурс] / Л. М. Добровська, Л. О. Гаврильченко // Міжнародний науковий журнал "Інтернаука" . - 2020. - № 17(1). - С. 63-69. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/mnj_2020_17(1)__16
|
7. |
Добровська Л. М. Класифікатор раку молочної залози з використанням персептрону та генетичного алгоритму [Електронний ресурс] / Л. М. Добровська, О. Є. Сітченко // Міжнародний науковий журнал "Інтернаука" . - 2020. - № 17(1). - С. 70-74. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/mnj_2020_17(1)__17
|
8. |
Добровська Л. М. Система штучного інтелекту класифікації КТ знімків на наявність раку легень [Електронний ресурс] / Л. М. Добровська, Л. О. Гаврильченко // Міжнародний науковий журнал "Інтернаука" . - 2020. - № 18(1). - С. 42-47. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/mnj_2020_18(1)__10
|
9. |
Єфремова С. В. Програмний додаток визначення стану хворих на ювенільний ревматоїдний артрит у віддаленому періоді [Електронний ресурс] / С. В. Єфремова, О. К. Городецька, Л. М. Добровська. // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. - 2022. - № 4. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VNTUV_2022_4_3
|
10. |
Шевага Д. О. Програмний додаток моніторингу рівня стресу на основі моделей класифікації [Електронний ресурс] / Д. О. Шевага, О. К. Городецька, Л. М. Добровська. // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. - 2022. - № 4. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VNTUV_2022_4_4
|