Решение задачи классификации текстов на русском языке при помощи модели многослойного персептрона

Швайко Д. В.; Солдатова О. П.; Столбова А. А.

Samara University Repository

Welcome to the Samara University repository!

This is an open electronic archive created to preserve and disseminate the scientific results of our university. The works of researchers, faculty members, and students are available to everyone for academic and research purposes.

The repository contains dissertations, research articles, educational and methodological materials, monographs, and regulatory documents. The collections cover a wide range of fields: from aerospace technologies, engine engineering, and computer science to history, linguistics, mathematics, and ecology. The archive brings together the scientific heritage of the university, including materials prepared during the period of Samara State Aerospace University and Samara State University.

Looking for publications by author, title, date, or subject? Full-text search will provide relevant results. Want to explore the academic life more closely? Browse materials by the universityâs organizational units.

Descriptions of all publications and articles available in the repository can be found in the libraryâs electronic catalog. Staff and students can log in via the menu "Login -> My Resource Archive" using their personal account credentials (SSAU_id).

Use the archive for study, research, and professional development!

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Швайко Д. В.
dc.contributor.author	Солдатова О. П.
dc.contributor.author	Столбова А. А.
dc.coverage.spatial	алгоритм обучения
dc.coverage.spatial	классификация текстов
dc.coverage.spatial	оптимизаторы
dc.coverage.spatial	нейронные сети
dc.coverage.spatial	многослойный персептрон
dc.creator	Швайко Д. В.
dc.date	2019
dc.date.accessioned	2025-11-27T12:26:01Z	-
dc.date.available	2025-11-27T12:26:01Z	-
dc.date.issued	2019
dc.identifier.identifier	RU\НТБ СГАУ\ВКР20191016112542
dc.identifier.citation	Швайко, Д. В. Решение задачи классификации текстов на русском языке при помощи модели многослойного персептрона : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата) / Д. В. Швайко ; рук. работы О. П. Солдатова ; нормоконтролер А. А. Столбова ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики,. - Самара, 2019. - on-line
dc.identifier.uri	http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/51191	-
dc.description.abstract	Целью данной выпускной работы бакалавра является решение задачиклассификации текстовых фрагментов на русском языке по тематическимрубрикам при помощи нейросетевой модели многослойного персептрона,разработка программной реализации классификатора, провед
dc.subject	нейронные сети
dc.subject	оптимизаторы
dc.subject	классификация текстов
dc.subject	многослойный персептрон
dc.subject	алгоритм обучения
dc.subject.rugasnti	50.01
dc.subject.udc	004.032.26
dc.title	Решение задачи классификации текстов на русском языке при помощи модели многослойного персептрона
dc.type	Text
local.contributor.author	Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.contributor.author	математики и электроники
local.contributor.author	Институт информатики
local.contributor.author	Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.identifier.olduri	http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Reshenie-zadachi-klassifikacii-tekstov-na-russkom-yazyke-pri-pomoshi-modeli-mnogosloinogo-perseptrona-vyp-kvalifikac-rabota-po-napravleniu-podgot-090301--82276
Appears in Collections:	Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:

File	Size	Format
Швайко_Дарья_Владимировна_Решение_задачи_классификации_текстов.pdf	1.31 MB	Adobe PDF	View/Open Request a copy

Show simple item record