<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" version="2.0">
<channel>
<title>Наукові праці ВНТУ. 2010. № 3</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/3989</link>
<description/>
<pubDate>Sat, 11 Apr 2026 11:59:31 GMT</pubDate>
<dc:date>2026-04-11T11:59:31Z</dc:date>
<item>
<title>Дактилоскопічні сканери</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/4611</link>
<description>Дактилоскопічні сканери
Білинський, Й. Й.; Юкиш, М. Й.; Павлюк, О. А.
У статті проаналізовано основні методи дактилоскопічного сканування й наведено конструкції основних існуючих типів сканерів, вказано їхні переваги й недоліки. Визначено основну проблему та способи її вирішення.
</description>
<pubDate>Fri, 01 Jan 2010 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/4611</guid>
<dc:date>2010-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
<item>
<title>Імітаційне моделювання нейромережевої системи розпізнавання багатокольорових плямоподібних зображень профілю лазерного променя</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/4610</link>
<description>Імітаційне моделювання нейромережевої системи розпізнавання багатокольорових плямоподібних зображень профілю лазерного променя
Яровий, А. А.; Власюк, Р. С.
У проведених дослідженнях запропоновано методику попередньої обробки багатокольорових зображень профілю лазерного променя та виконано імітаційне моделювання системи розпізнавання на основі радіально-базисних нейронних мереж.
</description>
<pubDate>Fri, 01 Jan 2010 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/4610</guid>
<dc:date>2010-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
<item>
<title>Імовірнісні нейронні мережі в задачах ідентифікації часових рядів</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/4609</link>
<description>Імовірнісні нейронні мережі в задачах ідентифікації часових рядів
Квєтний, Р. Н.; Кабачій, В. В.; Чумаченко, О. О.
У цій статті розглянуто можливість ідентифікації часових рядів на основі ймовірнісних нейронних мереж. Досліджено вплив ширини ядерної функції на адекватне відновлення густини та якість класифікації. Розглянуто модифіковані версії ймовірнісних нейронних мереж та особливості їх застосування. Виділено переваги та недоліки ймовірнісних нейронних мереж.
</description>
<pubDate>Fri, 01 Jan 2010 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/4609</guid>
<dc:date>2010-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
<item>
<title>Визначення евклідової відстані між надзвичайними ситуаціями на залізничному транспорті під час кластерного аналізу</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/4608</link>
<description>Визначення евклідової відстані між надзвичайними ситуаціями на залізничному транспорті під час кластерного аналізу
Савчук, Т. О.; Петришин, С. І.
У роботі проаналізовано можливість застосування технологій Data Mining під час аналізу надзвичайних ситуацій на залізничному транспорті. Формалізовано задачу кластерного аналізу, виявлено основні проблеми визначення відстані між надзвичайними ситуаціями під час такого аналізу. Визначено поняття звичайної, «зваженої» та квадрата евклідової відстані між надзвичайними ситуаціями на залізничному транспорті.
</description>
<pubDate>Fri, 01 Jan 2010 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/4608</guid>
<dc:date>2010-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
</channel>
</rss>
