Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47008
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorХрабров, В. В.-
dc.contributor.authorТкаченко, В. В.-
dc.date.accessioned2022-05-19T08:24:29Z-
dc.date.available2022-05-19T08:24:29Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationХрабров, В. В. Модель нейроподобной системы обработки сигналов в парадигме векторной психофизиологии / В. В. Храбров, В. В. Ткаченко // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научный статей VIII Международной научно-практической конференции, Минск, 11-12 мая 2022 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2022. – С. 393–402.ru_RU
dc.identifier.isbn978-985-7267-19-4-
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47008-
dc.description.abstractРазработана модель адаптивной системы распознавания сложных сигналов с обучением, которая отвечает требованиям распараллеливания при решении задач обработки больших объемов данных на грид-вычислителях. Алгоритм работы системы дает повышение качества распознавания за счет модификации распознающих эталонов и анализируемых сигналов таким образом, что подавляет несущественные компоненты, которые присутствуют в обучающих и анализируемых сигналах, но не связаны с анализируемыми состояниями объекта.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБестпринтru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectраспознающие эталоныru_RU
dc.subjectнейромоторные подсистемыru_RU
dc.subjectкомандные нейроныru_RU
dc.subjectсферические моделиru_RU
dc.subjectскалярное произведениеru_RU
dc.subjectтензорыru_RU
dc.subjectpattern recognitionru_RU
dc.subjectneuro-motor subsystemsru_RU
dc.subjectcommand neuronsru_RU
dc.subjectspherical modelsru_RU
dc.subjectscalar productsru_RU
dc.subjecttensorsru_RU
dc.titleМодель нейроподобной системы обработки сигналов в парадигме векторной психофизиологииru_RU
dc.title.alternativeImitation of intellectual activity in the Big Data environmentru_RU
dc.typeArticleru_RU
local.description.annotationA model of an adaptive system for pattern recognizing complex signals with training has been developed. Embodiment of the model meets requirements of parallelization when solving problems on grid computers. The algorithm gives an improvement quality of recognition by modifying the recognition patterns and the analyzed signals in such a way that suppresses the non-essential components that are present in the training and analyzed signals, but are not related to the analyzed states of the object.-
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2022)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Khrabrov_Model.pdf1.56 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.