Пошуковий запит: (<.>A=Павлишенко Б$<.>) |
Загальна кількість знайдених документів : 13
Представлено документи з 1 до 13
|
1. |
Павлишенко Б. М. Аналіз семантичних образів у масивах текстових об’єктів за допомогою квантових обчислень [Електронний ресурс] / Б. М. Павлишенко // Математичні машини і системи. - 2013. - № 1. - С. 34-43. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/MMS_2013_1_7 Проведено аналіз семантичних образів у масивах текстових об'єктів із використанням елементів квантового алгоритму Гровера. Показано, що реалізація квантових алгоритмів для деякого класу задач такого аналізу надає можливість експоненційно зменшити об'єм необхідної пам'яті та поліноміально зменшити час виконання алгоритму у порівнянні із класичними алгоритмами внаслідок реалізації квантового паралелізму.
|
2. |
Павлишенко Б. М. Формування базису семантичного простору текстових документів за допомогою генетичних алгоритмів [Електронний ресурс] / Б. М. Павлишенко // Математичні машини і системи. - 2013. - № 2. - С. 96-104. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/MMS_2013_2_12 Розглянуто використання генетичних алгоритмів для формування набору семантичних полів, частотні характеристики яких утворюють базис семантичного простору в інтелектуальному аналізі текстових даних. На прикладі класифікаційного аналізу текстових повідомлень груп новин показано ефективність генетичної оптимізації семантичного базису векторного простору текстових документів.
|
3. |
Павлишенко Б. М. Моделювання нечітких семантичних полів у масивах текстових документів [Електронний ресурс] / Б. М. Павлишенко // Системи обробки інформації. - 2011. - Вип. 8. - С. 175-178. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2011_8_40 На основі теорії нечітких множин створено моделі нечіткого семантичного поля та статистичної лінгвістичної змінної для словникового складу текстових масивів. Формування синтаксичних та семантичних правил для лінгвістичних змінних надає можливість визначити ієрархічну структуру нечітких семантичних полів. Запропоновані в роботі характеристики семантичних полів та лексем надають можливість відобразити нечіткість семантичної структури словника в алгоритмах інтелектуального аналізу текстів.
|
4. |
Павлишенко Б. М. Часова залежність квантитативних характеристик ключових тегів у RSS каналах [Електронний ресурс] / Б. М. Павлишенко // Системи обробки інформації. - 2012. - Вип. 3(2). - С. 199-202. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2012_2_3_46 Побудовано теоретичну модель квантитативних семантичних характеристик ключових тегів у RSS каналах. На прикладі тестових масивів RSS каналів експериментально показано, що динаміка квантитативних ознак ключових тегів відображає тенденції у семантично заданій тематиці RSS каналів.
|
5. |
Павлишенко Б. Квантовий алґоритм еволюційного аналізу одновимірних кліткових автоматів [Електронний ресурс] / Б. Павлишенко // Журнал фізичних досліджень. - 2011. - Т. 15, Число 3. - С. 3001-1-3001-6. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/jphd_2011_15_3_3
|
6. |
Павлишенко Б. Ієрархічна кластеризація текстових документів у векторному просторі семантичних полів [Електронний ресурс] / Б. Павлишенко // Електроніка та інформаційні технології. - 2011. - Вип. 1. - С. 212-222. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Telt_2011_1_27
|
7. |
Павлишенко Б. Ймовірнісна класифікація текстових документів у просторі семантичних полів [Електронний ресурс] / Б. Павлишенко // Електроніка та інформаційні технології. - 2012. - Вип. 2. - С. 164-172. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Telt_2012_2_22
|
8. |
Павлишенко Б. М. Використання лексемних полів у інтелектуальному аналізі текстових масивів [Електронний ресурс] / Б. М. Павлишенко // Штучний інтелект. - 2013. - № 1. - С. 98-109. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/II_2013_1_14
|
9. |
Павлишенко Б. Квантовий алгоритм розпізнавання образів на растрових зображеннях [Електронний ресурс] / Б. Павлишенко // Вісник Львівського університету. Серія фізична. - 2010. - Вип. 45. - С. 24-30. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VLNU_Phiz_2010_45_5
|
10. |
Павлишенко Б. М. Модель вторинних некорельованих семантичних полів для аналізу текстових даних [Електронний ресурс] / Б. М. Павлишенко // Системні дослідження та інформаційні технології. - 2014. - № 3. - С. 130-138. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/sdtit_2014_3_15 Розглянуто модель некорельованих вторинних семантичних полів утворених на основі методу головних компонент та сингулярного розкладу матриці частот семантичних полів. Ця модель характеризує новий семантичний простір відображення текстових документів із ортонормованим базисом. Розмірність простору вторинних семантичних полів є суттєво меншою за розмірність простору первинних семантичних полів внаслідок заміни взаємопов'язаних складових некорельованими семантичними характеристиками. Аналіз тестової вибірки текстових документів показав можливість брати до розгляду лише ті складові вторинних семантичних полів, які описуються першими сингулярними числами. Використання низькорозмірного ортонормованого базису вторинних семантичних полів може бути ефективним в задачах класифікації та кластеризації текстових даних.
|
11. |
Павлишенко Б. М. Групування текстових даних на основі моделі семантичного контексту [Електронний ресурс] / Б. М. Павлишенко // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2011. - № 5(2). - С. 39-42. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2011_5(2)__11 Запропоновано модель семантичного контексту текстових масивів. Показано, що на основі решітки семантичних концептів можна сформувати семантичний базис для групування текстів за допомогою ієрархічної кластеризації.
|
12. |
Стахіра Й. М. Ґенераційна та рекомбінаційна складові провідности фотодеформаційного відгуку напівпровідника [Електронний ресурс] / Й. М. Стахіра, Л. С. Демків, Б. М. Павлишенко, Р. Я. Шувар // Журнал фізичних досліджень. - 2005. - Т. 9, Число 1. - С. 75-78. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/jphd_2005_9_1_12
|
13. |
Павлишенко Б. М. Використання методів машинного навчання та семантичних ознак в інтелектуальному аналізі текстових даних [Електронний ресурс] / Б. М. Павлишенко // Електроніка та інформаційні технології. - 2020. - Вип. 13. - С. 3-18. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Telt_2020_13_3
|