Modern methods for solving problems with missing objective input data
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
The article analyzes the main modern approaches to solving problems characterized by the absence of objective input data. Their key advantages and disadvantages are examined.
У статті аналізуються основні сучасні підходи вирішення задач що характеризуються відсутністю об’єктивних вхідних даних. Проаналізовано їх основні переваги та недоліки.
У статті аналізуються основні сучасні підходи вирішення задач що характеризуються відсутністю об’єктивних вхідних даних. Проаналізовано їх основні переваги та недоліки.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
978-617-8132-48-8
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Zora І., Khoshaba О. Modern methods for solving problems with missing objective input data // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fbtegp/all-fbtegp-2025/paper/view/23916.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (3)
- Bidyuk, P.I., Kalinina, I.O., & Gozhyi, O.P. (2021). Bayesian data analysis. Kherson: Book Publishing House FOP V.S. Vyshemyrskyi.
- Richardson, T.W., Wu, W., Lin, L., Xu, B., & Bernal, E. A. (2020). MCFlow: Monte Carlo flow models for data imputation. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on computer vision and pattern recognition (CVPR) (pp. 10500-10510). Seattle: IEEE. doi: 10.1109/CVPR42600.2020.01421
- Saatchi, R. (2024). Fuzzy logic concepts, developments and implementation. Information, 15(10), article number 656. doi: 10.3390/info15100656.