Бази даних


Наукова періодика України - результати пошуку


Mozilla Firefox Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер
"Mozilla Firefox"

Вид пошуку
Повнотекстовий пошук
 Знайдено в інших БД:Книжкові видання та компакт-диски (10)Журнали та продовжувані видання (2)Автореферати дисертацій (1)Реферативна база даних (40)Авторитетний файл імен осіб (1)
Список видань за алфавітом назв:
A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  L  M  N  O  P  R  S  T  U  V  W  
А  Б  В  Г  Ґ  Д  Е  Є  Ж  З  И  І  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Э  Ю  Я  

Авторський покажчик    Покажчик назв публікацій



Пошуковий запит: (<.>A=Штовба С$<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 16
Представлено документи з 1 до 16
1.

Штовба С. Д. 
Ідентифікація взаємозв’язку корупції та тіньової економіки в європейських країнах в 2003—2012 роках [Електронний ресурс] / С. Д. Штовба, О. В. Штовба // Вісник Вінницького політехнічного інституту. - 2013. - № 4. - С. 63-68. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vvpi_2013_4_15
Попередній перегляд:   Завантажити - 1.039 Mb    Зміст випуску     Цитування
2.

Штовба С. Д. 
Размещение базовых станций беспроводных широкополосных сетей с помощью муравьиного алгоритма оптимизации [Електронний ресурс] / С. Д. Штовба, С. Ю. Ермолев, В. Г. Карташевский // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2011. - № 1. - С. 156-162. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/oeiet_2011_1_23
Модифицирована постановка задачи оптимального размещения базовых станций в беспроводных сетях с учетом затухания сигналов в радиоканале. Разработан эвристический метод решения этой задачи на основе муравьиных алгоритмов оптимизации.
Попередній перегляд:   Завантажити - 972.49 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
3.

Штовба С. Д. 
Критерії навчання нечіткого класифікатора, що враховують платіжну матрицю [Електронний ресурс] / С. Д. Штовба, О. Д. Панкевич, А. В. Нагорна // Вісник Вінницького політехнічного інституту. - 2013. - № 6. - С. 84-90. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vvpi_2013_6_25
В нечітких класифікаторах зв'язок "входи - вихід" описано лінгвістичними правилами "Якщо - тоді", антецеденти яких містять нечіткі терми "низький", "середній", "високий" тощо. Для підвищення безпомилковості нечіткий класифікатор навчають за експериментальними даними. Узагальнено критерії навчання нечіткого класифікатора на випадок платіжної матриці, в якій записані вартості помилок різних типів. Комп'ютерні експерименти із розв'язання задачі діагностики хвороби серця показали, що найкращу якість настроювання забезпечує використання критерію навчання, в якому відстань між нечіткими результатами логічного виведення та експериментальними даними для випадків помилкової класифікації зважується штрафним коефіцієнтом.
Попередній перегляд:   Завантажити - 636.5 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
4.

Штовба С. Д. 
Залежність точності ідентифікації від обсягу нечіткої синглтонної бази знань [Електронний ресурс] / С. Д. Штовба, О. Д. Панкевич, В. В. Мазуренко // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. - 2011. - № 1. - С. 73-78. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Itki_2011_1_12
Попередній перегляд:   Завантажити - 249.597 Kb    Зміст випуску     Цитування
5.

Штовба С. Д. 
Прогнозування трудомісткості розробки програмних систем за допомогою нечіткої гібридної моделі. [Електронний ресурс] / С. Д. Штовба, А. А. Яковенко. // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. - 2014. - Вип. 1. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VNTUV_2014_1_12
Попередній перегляд:   Завантажити - 884.812 Kb    Зміст випуску     Цитування
6.

Мазуренко В. В. 
Огляд моделей аналізу соціальних мереж [Електронний ресурс] / В. В. Мазуренко, С. Д. Штовба // Вісник Вінницького політехнічного інституту. - 2015. - № 2. - С. 62-74. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vvpi_2015_2_12
Розглянуто історію розвитку аналізування соціальних мереж. Детально розглянуто основні типи соціальних мереж та методи їх аналізу. Розкрито актуальність розвитку та застосування методології аналізу соціальних мереж, зокрема в сучасних інформаційних технологіях.
Попередній перегляд:   Завантажити - 718.092 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
7.

Штовба С. Д. 
Критерії навчання нечіткого класифікатора на основі відстані між головними конкурентами [Електронний ресурс] / С. Д. Штовба, А. В. Галущак // Радіоелектроніка, інформатика, управління. - 2016. - № 2. - С. 70-76. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/riu_2016_2_11
Зазначено, що класифікація - це віднесення об'єкта за деякими ознаками до одного з класів. До класифікації зводяться різноманітні завдання прийняття рішень в інженерії, економіці, медицині, соціології та в інших галузях. В нечітких класифікаторах залежність "входи - вихід" описуються за допомогою лінгвістичних правил "Якщо - тоді", антецеденти яких містять нечіткі терми "низький", "середній", "високий" тощо. Для підвищення безпомилковості нечіткий класифікатор навчають за експериментальними даними. Запропоновано нові критерії навчання нечіткого класифікатора, які враховують різницю належностей нечіткого висновку лише до головних конкурентів. За правильної класифікації головним конкурентом прийнятого рішення є клас, що має другий за величиною ступінь належності. У випадку неправильної класифікації помилково прийняте рішення є головним конкурентом правильного класу. Проведені комп'ютерні експерименти із навчання нечіткого класифікатора для розпізнавання трьох сортів італійських вин засвідчили суттєву перевагу нових критеріїв. Серед нових критеріїв помірну перевагу має критерій на основі квадратичної відстані між головними конкурентами з штрафом за помилкове рішення. Нові критерії можуть застосовуватися не лише для навчання нечітких класифікаторів, але і для навчання деяких інших моделей, наприклад, нейронних мереж.
Попередній перегляд:   Завантажити - 864.958 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
8.

Штовба С. Д. 
Аналіз наукометричних індикаторів для оцінювання здобутків вченого [Електронний ресурс] / С. Д. Штовба, О. В. Штовба // Вісник Вінницького політехнічного інституту. - 2016. - № 1. - С. 115-123. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vvpi_2016_1_20
Здійснено аналіз основних наукометричних індикаторів, які враховують кількість публікацій та кількість цитувань, як окремо, так і спільно. Показано способи врахування додаткової інформації щодо кількості співавторів, статусу журналу, наукового стажу, договірного цитування тощо. Розглянуто пастки наукометричних індикаторів, які пов'язані з прихованими та з неформальними посиланнями, а також з помилками у списку літератури. Описано робастний спосіб ідентифікації наукових зірок на основі підрахунку кількості високоцитованих статей-шедеврів.
Попередній перегляд:   Завантажити - 1.076 Mb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
9.

Штовба С. Д. 
Навчання нечіткого класифікатора з урахуванням лише головних конкурентів [Електронний ресурс] / С. Д. Штовба, А. В. Галущак // Вісник Вінницького політехнічного інституту. - 2016. - № 1. - С. 124-132. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vvpi_2016_1_21
В нечітких класифікаторах зв'язок "входи - вихід" описується лінгвістичними правилами "Якщо - тоді", антецеденти яких містять нечіткі терми "низький", "середній", "високий" тощо. Для підвищення безпомилковості нечіткий класифікатор навчають за експериментальними даними. Запропоновано нові критерії навчання нечіткого класифікатора, які враховують різницю належностей нечіткого висновку лише до головних конкурентів. За правильної класифікації головним конкурентом прийнятого рішення є клас, що має другий за величиною ступінь належності. У випадку неправильної класифікації помилково прийняте рішення є головним конкурентом правильного класу. Комп'ютерні експерименти з настроювання нечіткого класифікатора для UCI-задачі з розпізнавання італійських вин засвідчили суттєву перевагу нових критеріїв навчання. Нові критерії навчання можуть застосовуватися не лише для настроювання нечітких класифікаторів, але і деяких інших моделей, наприклад, нейронних мереж.
Попередній перегляд:   Завантажити - 920.885 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
10.

Штовба С. Д. 
Нечіткі технології в брендинзі [Електронний ресурс] / С. Д. Штовба, О. В. Штовба // Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці. - 2013. - № 2. - С. 187-202. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nntm_2013_2_10
Попередній перегляд:   Завантажити - 1.033 Mb    Зміст випуску     Цитування
11.

Штовба С. Д. 
Метрика схожості категоріальних розподілів, що враховує спорідненість різних категорій [Електронний ресурс] / С. Д. Штовба, М. В. Петричко, М. Ю. Петранова // Вісник Вінницького політехнічного інституту. - 2023. - № 2. - С. 49-57. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vvpi_2023_2_9
Оцінювання схожості двох об'єктів - це поширена задача в розпізнаванні образів, кластеризації та класифікації. Прикладами таких задач є підбір рецензентів наукових робіт, аналіз схожості текстових документів, ідентифікація поз людей у відеоряді, кластеризація природних ареалів, формування рекомендацій в інтернет-магазинах тощо. У випадку категоріальних атрибутів об'єкти описуються деяким розподілом ступенів належності за категоріями. Метрики схожості таких розподілів зазвичай є суперпозицією схожості об'єктів за кожною категорією. Найчастіше це сума схожості за окремими категоріями. При цьому, кожна категорія розглядається незалежно та ізольовано від інших. В деяких практичних задачах категорії є спорідненими. Тому схожість між об'єктами доцільно розраховувати не лише напряму, як схожість між еквівалентними категоріями, але враховувати і непряму, перехресну схожість через споріднені категорії. Саме така метрика схожості двох категоріальних розподілів, що враховує спорідненість різних категорій, і пропонується у статті. Метрика має дві складові. Перша складова реалізована метрикою Чекановського. Вона визначає пряму схожість розподілів за категоріями як суму перетину розподілів належностей двох об'єктів. Після перетину розподілів залишаються залишки, які і враховуються другою складовою запропонованої метрики. Друга складова метрики є сумою поелементного добутку двох матриць: матриці композиції залишків належності двох категоріальних розподілів та матриці попарної спорідненості категорій. Передбачається, що коефіцієнти спорідненості кожної пари категорій є відомими. Встановлено, що за великої кількості категорій сумарний шумовий внесок від слабо споріднених категорій є значним. Тому запропоновано цей шум фільтрувати і враховувати лише внесок від сильно споріднених категорій.
Попередній перегляд:   Завантажити - 809.257 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
12.

Штовба С. Д. 
Порівняння критеріїв навчання нечіткого класифікатора з виведенням на основі голосування правилами [Електронний ресурс] / С. Д. Штовба, А. В. Галущак. // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. - 2015. - № 4. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VNTUV_2015_4_9
Запропоновано новий критерій навчання нечіткого класифікатора, який поєднує переваги двох відомих - відсотка безпомилковості та відстані між нечіткими множинами. Експерименти свідчать, що безпомилковість нечітких класифікаторів після навчання за новим критерієм є кращою.
Попередній перегляд:   Завантажити - 457.533 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
13.

Штовба О. В. 
Глобальні бренди в наукових дослідженнях: тенденції останнього десятиріччя [Електронний ресурс] / О. В. Штовба, С. Д. Штовба. // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. - 2019. - № 4. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VNTUV_2019_4_6
Попередній перегляд:   Завантажити - 1.575 Mb    Зміст випуску     Цитування
14.

Штовба С. Д. 
Вплив синтаксичних зв’язків у реченнях на якість ідентифікації токсичних коментарів в соціальній мережі [Електронний ресурс] / С. Д. Штовба, О. В. Штовба, О. В. Яхимович, М. В. Петричко. // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. - 2019. - № 4. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VNTUV_2019_4_7
Попередній перегляд:   Завантажити - 747.613 Kb    Зміст випуску     Цитування
15.

Шульгін О. Я. 
Консолідоване ранжування сучасних хмарних онлайн-сервісів розпізнавання об’єктів на зображеннях [Електронний ресурс] / О. Я. Шульгін, С. Д. Штовба // Вісник Вінницького політехнічного інституту. - 2023. - № 6. - С. 39-45. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vvpi_2023_6_7
Попередній перегляд:   Завантажити - 408.246 Kb    Зміст випуску     Цитування
16.

Петричко М. В. 
Автоматизація підбору наукових рецензентів: огляд задач і методів [Електронний ресурс] / М. В. Петричко, С. Д. Штовба // Вісник Вінницького політехнічного інституту. - 2024. - № 1. - С. 56-64. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vvpi_2024_1_11
Попередній перегляд:   Завантажити - 398.038 Kb    Зміст випуску     Цитування
 
Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів
Пам`ятка користувача

Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського