Отрывок: Науки о данных 32 где множество индексов ,lMI ,Pl  ,2P 12 P определяются так: индекс l MIm , если ii j l mj TX  ,, порог ,* ljj ii KT          l m l mj l mj l j iii XX l 1 2 ,, ,, 1  . Получаем представление сигнала в виде: ),()(,)( ~...
Название : Метод комплексного анализа природных данных с применением искусственного интеллекта
Авторы/Редакторы : Геппенер В. В.
Мандрикова Б. С.
Пэтайчук Н. Г.
Дата публикации : 2022
Библиографическое описание : Геппенер, В. В. Метод комплексного анализа природных данных с применением искусственного интеллекта / В. В. Геппенер, Б. С. Мандрикова, Н. Г. Пэтайчук // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 5: Науки о данных / под ред. А. В. Куприянова. - 2022. - С. 050862.
Аннотация : Предложен метод комплексного анализа сложно структурированных природных данных, основанный на комбинации нейронных сетей с конструкциями вейвлет-преобразования. На примере данных вторичных космических лучей, подтверждена эффективность метода для детектирования и оценки параметров аномальных вариаций. Эмпирически доказано, что совмещение нейронных сетей. Автокодировщик и пакетных вейвлет-разложений позволяет извлекать сложные зависимости в данных и подавлять шум.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\492800
Ключевые слова: вейвлет-преобразования
данные сложной структуры
космические лучи
нейронные сети
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
ИТНТ-2022. Том 5. Науки о данных/978-5-7883-1793-9_2022-050862.pdf970.05 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.