PROCES UCZENIA WZGLĘDEM LOKALNEGO PROGU RÓŻNICY W FILTROWANIU NORMALNEGO SZUMU BIAŁEGO
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
Numer Tom 13 Nr 2 (2023)
-
NOWY ALGORYTM HYBRYDOWY WYKORZYSTUJĄCY AUTOENKODER KONWOLUCYJNY Z SVM DLA ELEKTRYCZNEJ TOMOGRTAFII IMPEDANCYJNEJ I TOMOGRAFII ULTRADŹWIĘKOWEJ
Łukasz Maciura, Dariusz Wójcik, Tomasz Rymarczyk, Krzysztof Król4-9
-
ANALIZA MOCY I PARAMETRÓW ENERGETYCZNYCH PRZENOŚNIKOWEJ, DZIAŁAJĄCEJ NA PODCZERWIEŃ SUSZARNI SUROWCÓW ZAWIERAJĄCYCH OLEJ
Igor Palamarchuk, Vladyslav Palamarchuk, Vadim Paziuk, Ruslan Hulevych, Aliya Kalizhanova, Magzhan Sarsembayev10-14
-
OPTYMALIZACJA ALOKACJI ZASOBÓW, CZASU EKSPOZYCJI I PRĘDKOŚCI OBROTOWEJ JAJ INKUBACYJNYCH
Dmytro Milenin, Mykola Lysychenko, Andriy Milenin, Leonid Koval, Saltanat Amirgaliyeva, Maxatbek Satymbekov, Saltanat Adikanova15-19
-
OPRACOWANIE APLIKACJI DO TERMICZNEGO PRZETWARZANIA SZLAMÓW OLEJOWYCH W PRZEMYSŁOWYM SEKTORZE NAFTOWYM I GAZU
Gulnar Balakayeva, Gaukhar Kalmenova, Dauren Darkenbayev, Christofer Phillips20-26
-
AUTOMATYCZNE OKREŚLANIE INTERAKCJI ELEMENTÓW DYSKRETNYCH W PRZESTRZENI PRACY URZĄDZEŃ
Gregory Tymchyk, Volodymyr Skytsiouk, Tatiana Klotchko, Leonid Polishchuk, Anatolii Hrytsak, Saule Rakhmetullina, Beibut Amirgaliyev27-35
-
MODEL STREF TONTOR DO AUTOMATYCZNEGO MONITOROWANIA OBIEKTÓW
Gregory Tymchyk, Volodymyr Skytsiouk, Tatiana Klotchko, Roman Akselrod, Valerii Shenfeld, Aliya Kalizhanova, Didar Yedilkhan, Gaukhar Borankulova36-43
-
TEORETYCZNE I EKSPERYMENTALNE UZASADNIENIE PROCESU CIĄGNIENIA Z PRZERZEDZANIEM BIMETALICZNYCH ELEMENTÓW RUROWYCH Z RÓŻNYCH METALI I STOPÓW
Viacheslav Titov, Olexandr Mozghovyi, Ruslan Borys, Mykola Bogomolov, Yedilkhan Amirgaliyev, Zhalau Aitkulov44-49
-
ZASTOSOWANIE UCZENIA MASZYNOWEGO NA CZUJNIKACH SMARTFONÓW DO WYKRYWANIA UPADKÓW W CZASIE RZECZYWISTYM
Achraf Benba, Mouna Akki, Sara Sandabad50-55
-
KONWOLUCYJNE SIECI NEURONOWE DO WCZESNEJ DIAGNOSTYKI KOMPUTEROWEJ DYSPLAZJI U DZIECI
Yosyp Bilynsky, Aleksandr Nikolskyy, Viktor Revenok, Vasyl Pogorilyi, Saule Smailova, Oksana Voloshina, Saule Kumargazhanova56-63
-
PRZEWIDYWANIE RYZYKA KARDIOMETABOLICZNEGO U PACJENTÓW Z NIEALKOHOLOWĄ STŁUSZCZENIOWĄ CHOROBĄ WĄTROBY W POŁĄCZENIU Z SUBKLINICZNĄ NIEDOCZYNNOŚCIĄ TARCZYCY
Olena Kolesnikova, Olena Vysotska, Anna Potapenko, Anastasia Radchenko, Anna Trunova, Natalia Virstyuk, Liudmyla Vasylevska-Skupa, Aliya Kalizhanova, Nazerka Mukanova64-68
-
PROCES UCZENIA WZGLĘDEM LOKALNEGO PROGU RÓŻNICY W FILTROWANIU NORMALNEGO SZUMU BIAŁEGO
Leonid Timchenko, Natalia Kokriatskaia, Volodymyr Tverdomed, Natalia Kalashnik, Iryna Shvarts, Vladyslav Plisenko, Dmytro Zhuk, Saule Kumargazhanova69-73
-
MODELOWANIE I ANALIZA CHARAKTERYSTYK WIELOKANAŁOWYCH I WIELOWĘZŁOWYCH SIECI KOMPUTEROWYCH Z USŁUGĄ PRIORYTETOWĄ
Zakir Nasib Huseynov, Mahil Isa Mammadov, Togrul Atabay Ismayilov74-77
-
STATYSTYCZNE METODY OCENY DANYCH EKSPERYMENTALNYCH DOTYCZĄCYCH WYKORZYSTANIA KOMPETENCJI MATEMATYCZNYCH W BADANIACH NA RZECZ ODPORNEJ GOSPODARKI
Vira Petruk, Olena Prozor, Yuliia Sabadosh, Iryna Baranovska, Maksim Palii, Yevheniia Moroz, Saule Kumargazhanova, Dinara Mussayeva78-85
-
SYMULACJA WPŁYWU DZIAŁAŃ INWESTYCYJNYCH I INNOWACYJNYCH NA ZAPEWNIENIE MIĘDZYNARODOWEJ KONKURENCYJNOŚCI KRAJÓW
Olena Liutak, Olena Baula, Anatolii Tkachuk86-92
Archiwum
-
Tom 15 Nr 4
2025-12-20 27
-
Tom 15 Nr 3
2025-09-30 24
-
Tom 15 Nr 2
2025-06-27 24
-
Tom 15 Nr 1
2025-03-31 26
-
Tom 14 Nr 4
2024-12-21 25
-
Tom 14 Nr 3
2024-09-30 24
-
Tom 14 Nr 2
2024-06-30 24
-
Tom 14 Nr 1
2024-03-31 23
-
Tom 13 Nr 4
2023-12-20 24
-
Tom 13 Nr 3
2023-09-30 25
-
Tom 13 Nr 2
2023-06-30 14
-
Tom 13 Nr 1
2023-03-31 12
-
Tom 12 Nr 4
2022-12-30 16
-
Tom 12 Nr 3
2022-09-30 15
-
Tom 12 Nr 2
2022-06-30 16
-
Tom 12 Nr 1
2022-03-31 9
-
Tom 11 Nr 4
2021-12-20 15
-
Tom 11 Nr 3
2021-09-30 10
-
Tom 11 Nr 2
2021-06-30 11
-
Tom 11 Nr 1
2021-03-31 14
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Authors
tumchenko_li@gsuite.duit.edu.ua
plisenko_vo@gsuite.duit.edu.ua
Abstrakt
Celem pracy było zbadanie procesu uczenia za pomocą lokalnego progu różnicy podczas filtrowania normalnego białego szumu. Przeanalizowano istniejące algorytmy uczenia do przetwarzania obrazu oraz zidentyfikowano ich zalety i wady. Uwzględniono wpływ normalnego białego szumu na proces rozpoznawania. Opracowano metodę organizacji procesu uczenia korelatora z przetwarzaniem wstępnym obrazu przy użyciu metody GQP. Określono zależność średniej wartości próbek rangi CCF (RCCF) GQP obrazów referencyjnego i bieżącego, reprezentujących realizacje normalnego białego szumu, od prawdopodobieństwa utworzenia zerowych próbek GQP. Zaproponowano dwie wersje algorytmu uczenia opartego na opisanej metodologii uczenia. Zaproponowano metodę określania szacunkowej skuteczności algorytmu.
Słowa kluczowe:
Bibliografia
Bochkarev A. M.: Correlation-Navigation Navigation Systems. Foreign radio electronics 9, 1981, 12–16.
Dougherty E. R.: Digital Image Processing Methods. CRC Press, Boca Raton 2020) [http://doi.org/10.1201/9781003067054].
Gan Woon Siong: Signal Processing and Image Processing for Acoustical Imaging. Springer Singapore, 2020 [http://doi.org/10.1007/978-981-10-5550-8].
Kondratiuk S., Kruchynin K., Krak I., Kruchinin S.: Information technology for security system based on cross platform software, NATO Science for Peace and Security Series A: Chemistry and Biology, 2018, 331–339.
Kondratiuk S., Krak I.: Dactyl Alphabet Modeling and Recognition Using Cross Platform Software. Proceedings of the 2018 IEEE 2nd International Conference on Data Stream Mining and Processing, 8478417, 2018, 420–423.
Kozlovska T., Pavlov S.: Optoelectronic Means of Diagnosing Human Pathologies Associated with Peripheral Blood Circulation. Academic Publishing, Beau Bassin 71504, Mauritius 2019.
Krak I. V., Kryvonos I. G., Kulias A. I.: Applied aspects of the synthesis and analysis of voice information. Cybernetics and Systems Analysis 49(4), 2013, 89–596.
Kutaev Y. F.: Systemic correlation-extreme measurement of coordinates with generalized Q-preparation of images: Ph.D. thessis. Vinnitsa, 1989.
Pogrebnoy V. A.: Airborne signal processing systems. Scientific thought, Kiev 1984.
Pratt W.: Digital image processing. In 2 books. John Wiley & Sons, Inc., 1982.
Sacerdoti F. M.: Digital Image Processing. In: Sacerdoti, F., Giordano, A., Cavaliere, C. (eds): Advanced Imaging Techniques in Clinical Pathology. Current Clinical Pathology. Humana Press, New York 2016 [http://doi.org/10.1007/978-1-4939-3469-0_2].
Timchenko L. I., Kokriatskaia N. I., Nakonechna S., Poplavskaia A. A., Stepaniuk D. S., Gromaszek K. and Rakhmetullina S.: Analysis of computational processes of pyramidal and parallel-hierarchical processing of information, Proc. SPIE 10808, 2018, 1080822.
Timchenko L. I., Kutaev Y. F., Chepornyuk S. V., Grudin M. A., Harvey D. M., Gertsiy A. A.: A Brain Like Approach to Multistage Hierarchial Image, Lecture Notes in Computer Sciense. Image Analysis and Processing 1311, 1997, 246–253.
Trishch R., Nechuiviter O., Vasilevskyi O., Dyadyura K., Tsykhanovska I., Yakovlev M.: Qualimetric method of assessing risks of low quality products, MM Science Journal 4, 2021, 4769–4774.
Tulbure A., Tulbure A.: The use of image recognition systems in manufacturing processes. IEEE International Conference on Automation, Quality and Testing, Robotics 2018.
Wójcik W., Pavlov S., Kalimoldayev M.: Information Technology in Medical Diagnostics II. Taylor & Francis Group, CRC Press, Balkema book, London 2019.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Abstract views: 602
Downloads: 411
Licencja

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
