| dc.contributor.author | Мокін, В. Б. | uk |
| dc.contributor.author | Скорина, Л. М. | uk |
| dc.contributor.author | Крижановський, Є. М. | uk |
| dc.contributor.author | Гораш, М. А. | uk |
| dc.date.accessioned | 2019-12-10T12:01:51Z | |
| dc.date.available | 2019-12-10T12:01:51Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.identifier.citation | Інтелектуальна інформаційна технологія пошуку незареєстрованих місць надходження забруднених вод у річку з використанням методів машинного навчання [Електронний ресурс] / В. Б. Мокін, Л. М. Скорина, Є. М. Крижановський, М. А. Гораш // Матеріали XLVIIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 11-15 травня 2019 р. – Електрон. текст. дані. – 2019. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2019/paper/view/7284. | uk |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/27904 | |
| dc.description.abstract | Запропоновано інтелектуальну інформаційну технологію пошуку незареєстрованих місць надходження забруднених вод у річку. Технологію реалізовано на основі запропонованого CIR-методу виділення вагомих ознак із використанням методів машинного навчання для ефективного і точного встановлення знаходження об’єктів. | uk |
| dc.description.abstract | The intellectual information technology of search of unregistered places of the receipt of contaminated water in the river is proposed. The technology is implemented on the basis of the proposed CIR-method for the allocation of features using the methods of machine learning for the efficient and accurate determination of the location of objects. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали XLVIII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 11-15 травня 2019 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2019/paper/view/7284 | |
| dc.subject | забруднення річки | uk |
| dc.subject | стічні води | uk |
| dc.subject | features-інжиніринг | uk |
| dc.subject | розпізнавання зображень | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | Keras | uk, en |
| dc.subject | TensorFlow | uk, en |
| dc.subject | river pollution | en |
| dc.subject | sewage | en |
| dc.subject | features-engineering | en |
| dc.subject | image recognition | |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.title | Інтелектуальна інформаційна технологія пошуку незареєстрованих місць надходження забруднених вод у річку з використанням методів машинного навчання | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.9+528:556 | |
| dc.relation.references | Наукові засади раціонального використання водних ресурсів України за басейновим принципом :
монографія / За редакцією В. А. Сташука ; [В. А. Сташук, В. Б. Мокін, В. В. Гребінь, О. В. Чунарьов]. –
Херсон : Грінь Д. С., 2014. – 320 с. | uk |
| dc.relation.references | Системний аналіз та проектування ГІС : Електронний навчальний посібник / Є. М. Крижановський, В.
Б. Мокін, А. Р. Ящолт, Л. М. Скорина. – Вінниця : ВНТУ, 2015. – 127 с. – Режим доступу:
http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/8960. | uk |
| dc.relation.references | Красовський Г. Я. Космічний моніторинг безпеки водних екосистем із застосуванням
геоінформаційних технологій / Г. Я. Красовський ; Інститут проблем національної безпеки, Рада
національної безпеки і оборони України. – К: Інтертехнологія, 2008. – 480 с. | uk |
| dc.relation.references | Deep Learning [Electronic resource]. – Mode of access : https://www.deeplearningbook.org/. | en |
| dc.relation.references | Classification Methods for Remotely Sensed Data [Electronic resource]. – Mode of access :
https://www.taylorfrancis.com/books/9781420090741. | en |
| dc.relation.references | .Stroke Width Transform for Linear Structure Detection: Application to River and Road Extraction from
High-Resolution Satellite Images [Electronic resource]. – Mode of access :
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-59876-5_67. | en |
| dc.relation.references | Інформаційна технологія пошуку незареєстрованих місць надходження забруднених вод у річку за
супутниковими і векторними даними геопорталів / В. Б. Мокін, Л. М. Скорина, Є. М. Крижановський, М. А.
Гораш // Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: «Інформатика,
кібернетика та обчислювальна техніка». – 2018. – № 2 (27). – С. 30–35. | uk |
