Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0220U101292, 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 07-02-2020 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, паралельних обчислень. 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 класифікації 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; метод паралельного навчання глибоких нейронних мереж за рахунок розбиття навчальної вибірки на підвибірки і паралельного навчання кожної підвибірки на окремій копії моделі нейронної мережі, що дозволило збільшити швидкість навчання та зменшити використання пам’яті графічних процесорів. Опис продукції Розроблено нові та удосконалені існуючі методи інтелектуальної обробки і аналізу великих даних на основі глибоких нейронних мереж, а саме метод стиснення даних на основі глибоких нейронних мереж на прикладі параметрів мережного трафіку для системи виявлення вторгнень, метод класифікації даних на основі глибоких нейронних мереж на прикладі атак на інформаційні телекомунікаційні мережі; метод паралельного навчання глибоких нейронних мереж для вирішення задач стиснення та класифікації великих даних. Розроблено алгоритмічні рішення запропонованих методів інтелектуальної обробки та аналізу великих даних на основі глибоких нейронних мереж та архітектурні рішення глибоких нейронних мереж для вирішення задач стиснення та класифікації великих даних, розпізнавання образів на основі інформації із класу великих даних. Автори роботи Биковий Павло Євгенович Васильків Надія Михайлівна Гладій Григорій Михайлович Головко Володимир Адамович Коваль Василь Сергійович Комар Мирослав Петрович Кочан Володимир Володимирович Ліп’яніна-Гончаренко Христина Володимирівна Лендюк Тарас Васильович Осолінський Олександр Романович Рощупкін Олексій Юрійович Рощупкіна Наталія Володимирівна Савенко Олег Станіславович Саченко Анатолій Олексійович Шилінська Інна Феодосіївна Яцків Василь Васильович Додано в НРАТ 2020-04-02 Закрити