| dc.contributor.author | Максименко, В. О. | uk |
| dc.contributor.author | Колесницький, О. К. | uk |
| dc.date.accessioned | 2025-02-12T23:31:02Z | |
| dc.date.available | 2025-02-12T23:31:02Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier.citation | Максименко В. О. Інформаційна технологія нейромережевого розпізнавання зображень тварин [Електронний ресурс] / В. О. Максименко, О. К. Колесницький // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2023)», Вінниця, 22 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2023/paper/view/16869. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/44236 | |
| dc.description.abstract | Запропоновано інформаційну технологію для розпізнавання зображень тварин на основі згорткової нейронної мережі. Було розроблено архітектуру обраного типу мережі. Було спроектовано програму розпізнавання зображень тварин, написану мовою програмування C#,. у середовищі Visual Studio Code з використанням фреймворку ConvNetSharp. Рoзрoблeна програма мaє вищу дocтoвiрнicть (94%), нiж aнaлoгiчнa прoгрaмa (83%), a знaчить дocтoвiрнicть розпізнавання зображень тварин пoкрaщeнa нa 11%. | uk |
| dc.description.abstract | An information technology for animal image recognition based on a convolutional neural network is proposed. The architecture of the chosen type of network was developed. An animal image recognition program written in the C# programming language was designed. in the Visual Studio Code environment using the ConvNetSharp framework. The developed program has a higher accuracy (94%) than a similar program (83%), which means that the accuracy of animal image recognition has improved by 11%. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2023)», Вінниця, 22 червня 2023 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2023/paper/view/16869 | |
| dc.subject | інформаційна технологія | uk |
| dc.subject | рoзпізнaвaння зображень | uk |
| dc.subject | згорткова нейронна мережа | uk |
| dc.subject | information technology | en |
| dc.subject | image recognition | en |
| dc.subject | convolution neural network | en |
| dc.title | Інформаційна технологія нейромережевого розпізнавання зображень тварин | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 681.12 | |
| dc.relation.references | Neurocomputer architecture based on spiking neural network and its optoelectronic implementation / Oleh K. Kolesnytskyj; Vladislav V. Kutsman; Krzysztof Skorupski; Mukaddas Arshidinova, Proc. SPIE 11176, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2019, 1117609 (6 November 2019); doi: 10.1117/12.2536607. 2. .., // , 2006, 2(6), C. 86-93. | en |
| dc.relation.references | О.К.Колесницкий, Самра Муавия Хассан Хамо Метод распознавания многомерных временных
рядов при помощи импульсных нейронных сетей// Інформаційні технології та комп‘ютерна
інженерія, 2006, №2(6), C. 86-93. | uk |
| dc.relation.references | О. Колесницький, С. Кукунін, М. Дерев’янко, і А. Преподобний Мендеш Да Майа, Розпізнавання нетипових ситуацій на дорозі за допомогою згорткової нейронної мережі, ОЕІЕТ, vol 38,
№ 2, с. 38-44, Бер 2020. DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2019-38-2-38-443. | uk |
