Реєстраційний номер
0519U001680, Докторська дисертація
На здобуття
Доктор технічних наук
Дата захисту
22-10-2019
Статус
Захищена
Назва роботи
Структурно-параметричний синтез гібридних нейронних мереж
Здобувач
Чумаченко Олена Іллівна,
Керівник Згуровський Михайло Захарович
Консультант Згуровський Михайло Захарович
Опонент Снитюк Віталій Євгенович
Опонент Корабльов Микола Михайлович
Опонент Литвиненко Володимир Іванович
Установа, організація, у вченій раді якої відбудеться/відбувся захист
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського"
Опис
Дисертація на здобуття наукового ступеню доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.23 – системи та засоби штучного інтелекту. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2019.
Дисертацію присвячено подальшому розвитку теорії розробки та дослідженню методів та алгоритмів штучного інтелекту на основі використання гібридних нейронних мереж.
Задача синтезу гібридних нейронних мереж під розв’язання задач (апроксимації, класифікації та прогнозування) поставлена та розв’язана у двох постановках: оптимального вибору відомої топології нейронної мережі із подальшою модифікацією та синтезу субоптимальної топології за заданими критеріями.
У роботі запропоновано алгоритм нарощування топологій гібридної ШНМ шляхом додавання модулів і з’єднання в послідовні і паралельні ансамблі. Розроблено алгоритм формування топології ШНМ з використанням генетичного алгоритму.
Розглянуто розв’язання задачі структурно-параметричного синтезу гібридних нейронних мереж глибокого навчання.
Наведено розв’язання прикладних задач запропонованими методами.
Ключові слова: гібридні нейронні мережі, системи штучного інтелекту, обробка зображень, системи медичної та технічної діагностики, автоматизовані системи керування дорожнім рухом, інформаційні пожежні системи.
Дата реєстрації
2019-10-29
Додано/оновлено в НРАТ
2020-04-03 / 2026-06-30
