Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0219U100513, 0118U003169 , Науково-дослідна робота Назва роботи Методи інтелектуальної обробки та аналізу великих даних на основі глибоких нейронних мереж Назва етапу роботи Керівник роботи Саченко Анатолій Олексійович, Доктор технічних наук Дата реєстрації 15-02-2019 Організація виконавець Тернопільський національний економічний університет Опис етапу  Об’єкт дослідження – процеси інтелектуальної обробки та аналізу великих даних з використанням глибоких нейронних мереж. Мета – розробка методів та засобів спрямованих на підвищення ефективності і продуктивності інтелектуальної обробки та аналізу великих даних на основі глибоких нейронних мереж. Методи дослідження – методи системного аналізу, математичної статистики, інтелектуального аналізу даних, великих даних, теорії розпізнавання образів, теорії штучних нейронних мереж, нейрообчислень. Результати дослідження та їх новизна: вдосконалено: метод стиснення великих даних на прикладі параметрів мережного трафіку, який на відміну від відомих базується на використанні глибокої автоенкодерної нейронної мережі для зменшення розмірності аналізованої інформації, дозволяє враховувати нелінійну природу нейронних елементів та характеризується мінімізацією середньоквадратичної помилки відновлення інформації, що дало можливість уникнути основних недоліків вже існуючих методів і підвищити достовірність отриманих результатів; метод класифікацїі великих даних на прикладі атак на інформаційні телекомунікаційні мережі з використанням глибоких нейронних мереж, який на відміну від відомих дозволяє аналізувати неструктуровані дані без їх попередньої обробки, що дозволило підвищити швидкодію та дало можливість застосовувати в системах виявлення вторгнень в режимі реального часу; нейромережевий метод розпізнавання образів, що базується на попередній обробці зображення, що спрощує локалізацію окремих його частин і подальше розпізнавання локалізованих блоків за допомогою глибокої згорткової нейронної мережі та дозволяє розпізнавати зображення низької роздільної здатності. Опис продукції Вдосконалено: метод стиснення великих даних на прикладі параметрів мережного трафіку, який на відміну від відомих базується на використанні глибокої автоенкодерної нейронної мережі для зменшення розмірності аналізованої інформації, дозволяє враховувати нелінійну природу нейронних елементів та характеризується мінімізацією середньоквадратичної помилки відновлення інформації, що дало можливість уникнути основних недоліків вже існуючих методів і підвищити достовірність отриманих результатів; метод класифікацїі великих даних на прикладі атак на інформаційні телекомунікаційні мережі з використанням глибоких нейронних мереж, який на відміну від відомих дозволяє аналізувати неструктуровані дані без їх попередньої обробки, що дозволило підвищити швидкодію та дало можливість застосовувати в системах виявлення вторгнень в режимі реального часу; нейромережевий метод розпізнавання образів, що базується на попередній обробці зображення, що спрощує локалізацію окремих його частин і подальше розпізнавання локалізованих блоків за допомогою глибокої згорткової нейронної мережі та дозволяє розпізнавати зображення низької роздільної здатності. Автори роботи Додано в НРАТ 2020-04-02 Закрити