Метод комплексного анализа природных данных с применением искусственного интеллекта

Геппенер В. В.; Мандрикова Б. С.; Пэтайчук Н. Г.

Title:	Метод комплексного анализа природных данных с применением искусственного интеллекта
Authors:	Геппенер В. В. Мандрикова Б. С. Пэтайчук Н. Г.
Keywords:	вейвлет-преобразования данные сложной структуры космические лучи нейронные сети
Issue Date:	2022
Citation:	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.
Abstract:	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.
URI:	http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12479
Appears in Collections:	Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:

File	Size	Format
ИТНТ-2022. Том 5. Науки о данных/978-5-7883-1793-9_2022-050862.pdf	970.05 kB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record

Samara University Repository

Welcome!