<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Оцінювання достовірності контролю токсичності стічних вод мультиспектральним методом з використанням нейромережі

dc.contributor.authorКватернюк, С. М.uk
dc.date.accessioned2019-05-13T08:25:05Z
dc.date.available2019-05-13T08:25:05Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractУ роботі вдосконалено систему контролю індексу токсичності стічних вод за допомогою мультиспектрального методу з використанням біоіндикації по фітопланктону та нейромережі для обробки результатів. Розв’язання оберненої оптичної задачі для опосередкованого вимірювання параметрів середовища на основі мультиспектрального методу здійснено за допомогою нейромережі на основі багатошарового персептрона з одним прихованим шаром, багатошарового персептрона з двома прихованими шарами, мережі з радіальною базисною функцією, узагальненої регресійної нейромережі. Оцінено достовірність контролю токсичності та ймовірності помилок першого і другого роду.uk
dc.description.abstractВ работе усовершенствована система контроля индекса токсичности сточных вод с помощью мультиспектрального метода с использованием биоиндикации по фитопланктону и нейросети для обработки результатов. Решение обратной оптической задачи для косвенного измерения параметров среды на основе мультиспектрального метода осуществлено с помощью нейросети на основе многослойного персептрона с одним скрытым слоем, многослойного персептрона с двумя скрытыми слоями, сети с радиальной базисной функцией, обобщенной регрессионной нейросети. Оценена достоверность контроля токсичности и вероятности ошибок первого и второго рода.ru
dc.description.abstractThe system of monitoring the index of toxicity of sewage with the help of a multispectral method with the use of bioindications for phytoplankton and neural networks for processing results. The solution of the inverse optical problem for indirect measurement of the parameters of the medium on the basis of the multispectral method was carried out using neural networks based on a multilayer perceptron with one hidden layer, a multilayer perceptron with two hidden layers, a network with a radial basis function, a generalized regression neural network. The reliability of toxicity control and the probability of errors of the first and second kind is estimated.en
dc.identifier.citationКватернюк С. М. Оцінювання достовірності контролю токсичності стічних вод мультиспектральним методом з використанням нейромережі [Текст] / С. М. Кватернюк // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2017. – № 3. – С. 76-81.uk
dc.identifier.issn1999-9941
dc.identifier.issn2078-6387
dc.identifier.udc681.518.3: 535.243.22
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/24714
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.relation.ispartofІнформаційні технології та комп'ютерна інженерія. № 3 : 76-81.uk
dc.relation.referencesКватернюк С. М. Метод та засоби мультиспектрального телевізійного вимірювального контролю стану неоднорідних біологічних середовищ / С. М. Кватернюк // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2017. – № 1. – С. 15–22.uk
dc.relation.referencesБалтиев Ю.С. Методические указания по интегральной оценке качества окружающей среды (экологическая разведка местности) / Ю. С. Балтиев, Г. П. Усов. – Москва.- Военное издательст-во. – 2005. – 119 с.ru
dc.relation.referencesНейронные сети. STATISTACA Neural Networks: Методология и технологии современного ана-лиза данных / Под редакцией В.П. Боровикова. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Горячая линия. – Телеком, 2008. – 392 с.ru
dc.relation.referencesISO 3534-1:2006 Statistics - Vocabulary and symbols - Part 1: General statistical terms and terms used in probability. Committee ISO/TC 69/SC 1, Edition: 1, Publication date: 2010-10-25. – 105 p.en
dc.relation.urihttps://itce.vntu.edu.ua/index.php/itce/article/view/686
dc.subjectмультиспектральний контрольuk
dc.subjectтоксичністьuk
dc.subjectстічні водиuk
dc.subjectбіоіндикаціяuk
dc.subjectмультиспектральный контрольru
dc.subjectтоксичностьru
dc.subjectсточные водыru
dc.subjectбиоиндикацияru
dc.subjectmultispectral controlen
dc.subjecttoxicityen
dc.subjectsewageen
dc.subjectbioindicationen
dc.titleОцінювання достовірності контролю токсичності стічних вод мультиспектральним методом з використанням нейромережіuk
dc.title.alternativeОценивание достоверности контроля токсичности сточных вод мультиспектральным методом с использованием нейросетиru
dc.title.alternativeEstimation of the reliability of wastewater toxicity control by a multispectral method using a neural networken
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
document (23).pdf
Розмір:
382,39 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
10,07 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: