Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти кафедри авіоніки та систем управління

Permanent URI for this collectionhttp://er.nau.edu.ua/handle/NAU/58725

Browse

Browsing Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти кафедри авіоніки та систем управління by Author "Chebanu Oleksiy Yuriyovych"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Semi-supervised learning for hyperspectral regression
    (State University "Kyiv Aviation Institute", 2025) Chebanu Oleksiy Yuriyovych; Чебану Олексій Юрійович
    Research of existing methods of recognizing graphic objects using artificial neural networks, identifying shortcomings and proposing ways to overcome them. The use of already studied technologies to build a convolutional neural network to solve the problems of recognizing graphic objects. Can be used in any graphical object detection or recognition system, the proposed performance improvement techniques will help support more accurate classification, detection, and recognition. Recognition of graphic images has long attracted the attention of specialists in the field of applied mathematics, and then computer science. The main problem of graphic object recognition is the human ability to classify and generalize objects - this mechanism is still a huge challenge for researchers trying to solve this problem with the help of artificial neural networks. The goal of the project is to search and analyze existing methods of recognizing graphic objects using artificial neural networks. A basic model of a neural network intended for solving pattern recognition problems has been developed, and methods of improving it productively have been proposed. Дослідження існуючих методів розпізнавання графічних об'єктів за допомогою штучних нейронних мереж, виявлення недоліків та пропонування шляхів їх подолання. Використання вже вивчених технологій для побудови згорткової нейронної мережі для вирішення задач розпізнавання графічних об'єктів. Може бути використана в будь-якій системі виявлення або розпізнавання графічних об'єктів, запропоновані методи покращення продуктивності допоможуть підтримувати більш точну класифікацію, виявлення та розпізнавання. Розпізнавання графічних зображень давно привертає увагу фахівців у галузі прикладної математики, а потім і інформатики. Основною проблемою розпізнавання графічних об'єктів є здатність людини класифікувати та узагальнювати об'єкти - цей механізм досі є величезним викликом для дослідників, які намагаються вирішити цю проблему за допомогою штучних нейронних мереж. Метою проекту є пошук та аналіз існуючих методів розпізнавання графічних об'єктів за допомогою штучних нейронних мереж. Розроблено базову модель нейронної мережі, призначеної для вирішення задач розпізнавання образів, та запропоновано методи її продуктивного вдосконалення.