Дослідження інтелектуальних моделей класифікації невизначених даних з вимогами достовірності результатів

Simple item page
dc.contributor.authorСкалозуб, Владислав Васильовичuk_UA
dc.contributor.authorГорячкін, Вадим Миколайовичuk_UA
dc.contributor.authorТерлецький, Ігор Андрійовичuk_UA
dc.date.accessioned2025-03-16T15:52:08Z
dc.date.available2025-03-16T15:52:08Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionВ. Скалозуб: ORCID 0000-0002-1941-4751; В. Горячкін: ORCID 0000-0002-8952-952Xuk_UA
dc.description.abstractUKR: У доповіді приведені результати досліджень та розвитку інтелектуальних моделей управління складними системами за умов невизначеності даних на основі процедур класифікації, які забезпечують достовірне вирішення завдань з урахуванням оцінки граничної розмірності моделей. Досліджені можливості удосконалення нейронних мереж Хеммінга для класифікації даних у форматах нечітких величин і certainty factor CF(A). Визначені особливості математичної моделі завдань класифікації на основі набору шаблонів ознак. Приведено програмний комплекс інформаційної технології управління призначенням/відбором виконавців, а також визначення авторства україномовних творів на основі класифікації наборів шаблонів із певних нечітких ознак. Програмний комплекс використовує запропоновані у доповіді процедури редукції і статистики каппа Коена.uk_UA
dc.description.abstractENG: The report contains the results of research and development of intellectual models for managing complex systems under conditions of data uncertainty based on classification procedures, which ensure reliable solution of tasks considering the assessment of the boundary dimensionality of models. The possibilities of improving Hamming neural networks for data classification in formats of fuzzy variables and certainty factor CF(A) are investigated. The features of the mathematical model of classification tasks based on a set of feature templates are determined. A software complex of information technology for assignment/selection of performers, as well as determination of authorship of Ukrainian-language works based on classification of sets of templates with certain fuzzy features, is presented. The software complex utilizes the reduction and Cohen's kappa statistics procedures proposed in the report.en
dc.identifier.citationСкалозуб В. В., Горячкін В. М., Терлецький І. А. Дослідження інтелектуальних моделей класифікації невизначених даних з вимогами достовірності результатів. Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні – ІТММ’2024 : тези доп. Міжнародної наук.-техн. конф. (м. Дніпро, 10–11 квітня 2024 р.). Дніпро, 2024. C. 500–502. DOI: https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2024.01.096.uk_UA
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2024.01.096en
dc.identifier.issn2708-0102 (Online)
dc.identifier.urihttps://journals.nmetau.edu.ua/index.php/itmm/article/view/1834en
dc.identifier.urihttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/19798en
dc.language.isouk
dc.publisherУкраїнський державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпроuk_UA
dc.subjectкласифікація наборів шаблонівuk_UA
dc.subjectневизначені даніuk_UA
dc.subjectредукція розмірностіuk_UA
dc.subjectстатистика каппа Коенаuk_UA
dc.subjectнечіткі величиниuk_UA
dc.subjectмодифікована мережа Хеммінгаuk_UA
dc.subjectінформаційна технологіяuk_UA
dc.subjectпрограмне забезпеченняuk_UA
dc.subjectзавдання визначення авторства та призначення/відбір виконавцяuk_UA
dc.subjecttemplate set classificationen
dc.subjectuncertain dataen
dc.subjectdimensionality reductionen
dc.subjectCohen's kappa statisticsen
dc.subjectfuzzy variablesen
dc.subjectcertainty factor CF(A)en
dc.subjectmodified Hamming networken
dc.subjectinformation technologyen
dc.subjectsoftwareen
dc.subjectauthorship determination task and performer assignment/selectionen
dc.subjectКІТuk_UA
dc.subject.classificationTECHNOLOGY::Information technologyen
dc.titleДослідження інтелектуальних моделей класифікації невизначених даних з вимогами достовірності результатівuk_UA
dc.title.alternativeResearch of Intellectual Models for Classification of Uncertain Data with Requirements for Result Reliabilityen
dc.typeThesisen
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Skalozub.pdf
Size:
274.83 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
159 B
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Міжнародна науково-технічна конференція «Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні. ІТММ'24»
Інші праці КІТ