Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/50536
Название: Application of neural networks for solving interpolation tasks
Другие названия: Застосування нейронних мереж для вирішення завдань інтерполяції
Авторы: Strukov, D.D.
Myronchuk, O.Y.
Ключевые слова: neural networks
OFDM
artificial neural networks
optimization problems
feedforward neural network
artificial neuron models
нейронні мережі
мультиплексування з ортогональним частотним розділенням каналів
штучні нейронні мережі
проблеми оптимізації
нейронна мережа прямого зв'язку
моделі штучних нейронів
Дата публикации: 2021
Издательство: National Aviation University
Библиографическое описание: Strukov D.D., Myronchuk O.Y. Application of neural networks for solving interpolation tasks // Polit. Callanges of science today. International relations : abstracts of XXI International conference of higher education students and young scientists. – National aviation university. – Kyiv, 2021. – 18-19 P.
Краткий осмотр (реферат): Artificial neural networks (ANN) are fundamental solution for most of nowadays algorithmic and optimization problems. The most frequently encountered artificial neuron models are neurons with multiple inputs and single output, named feedforward neural network (FNN).
Штучні нейронні мережі (ANN) є фундаментальним рішенням для більшості сучасних задач алгоритмізації та оптимізації. Найбільш часто зустрічаються моделі штучних нейронів - це нейрони з кількома входами та єдиним виходом, названі нейронною мережею прямого пересилання (FNN).
Описание: 1. Jinwook Go, Kwanghoon Sohn and Chulhee Lee, "Interpolation using neural networks for digital still cameras," in IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 46, no. 3, pp. 610-616, Aug. 2000, doi: 10.1109/30.883419. 2. Myronchuk, O., Shpylka, O., & Zhuk, S. (2020). Two-stage Channel Frequency Response Estimation in OFDM Systems. Path of Science, 6(2), 1001-1007. doi: http://dx.doi.org/10.22178/pos.55-1 3. Myronchuk O. Algorithm Of Channel Frequency Response Estimation In Orthogonal Frequency Division Multiplexing Systems Based On Kalman Filter / O. Myronchuk, O. Shpylka, S. Zhuk // 2020 IEEE 15th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET), Lviv-Slavske, Ukraine, 2020, pp. 31-34, doi: 10.1109/TCSET49122.2020.235385. 4. A. Y. Myronchuk, O. O. Shpylka and S. Y. Zhuk, “Channel frequency response estimation method based on pilot’s filtration and extrapolation”, Visnyk NTUU KPI Seriia - Radiotekhnika Radioaparatobuduvannia, (78), pp. 36-42, 2019. doi:10.20535/RADAP.2019.78.36-42 5. Myronchuk O. Yu. Two-Stage Method for Joint Estimation of Information Symbols and Channel Frequency Response in OFDM Communication Systems / O. Yu. Myronchuk, A. A. Shpylka, S. Ya. Zhuk // Radioelectronics and Communications Systems. – 2020. Vol. 63. – No. 8, pp. 418 429. doi: 10.3103/S073527272008004X 6. Луцький М.Г., Корченко О.Г., Горніцька Д.А., Ярмошевич І.М. Модель оцінки якості експерта для підвищення об’єктивності експертиз у сфері інформаційної безпеки. Захист інформації. 2011. Том 13. Вип. 2(51). DOI: 10.18372/2410-7840.13.2022
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/50536
Располагается в коллекциях:Політ. Телекомунікаційні та радіотехнічні системи. 2021

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
МНПК Авіа 2021 - ТКРС-9-10.pdfthe abstracts of the conference612.71 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.