Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/45397
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorТофанюк, Олексій Русланович-
dc.date.accessioned2021-01-21T10:33:35Z-
dc.date.available2021-01-21T10:33:35Z-
dc.date.issued2020-12-23-
dc.identifier.citationTofaniuk O. R. Image processing system with the help of fuzzy neural networks. - Kyiv, National aviation university. - 2020, 112 p.uk_UA
dc.identifier.urihttps://er.nau.edu.ua/handle/NAU/45397-
dc.descriptionРобота публікується згідно наказу ректора від 29.12.2020 р. №580/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії НАУ".Керівник дипломної роботи: д.т.н., проф., завідувач кафедри авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів, Синєглазов Віктор Михайловичuk_UA
dc.description.abstractThe purpose of scientific work: development of a fuzzy neural network for image processing. Thesis deals with the theoretical and software part of the development of fuzzy neural network for medical image processing and classification. The author substantiates the relevance of using fuzzy neural networks to solve the classification problem, analyzes the existing topologies of fuzzy neural networks and fuzzy classifiers, the main algorithms for improving the results, identified their shortcomings and proposed a solution to eliminate them. To solve the classification problem, it is proposed to use the fuzzy neural network NEFCLASS. This software architecture allows you to create a neural classifier that can compete with the results of existing solutions using other types and topologies of neural networks. And expands the range of calculations performed to classify the input data.uk_UA
dc.description.abstractМета наукової роботи: розробка нечіткої нейронної мережі для обробки зображень. В дипломній роботі розглядається теоретична та програмна частина розробки нечіткої нейронної мережі для обробки медичних зображень та класифікації. Автором обґрунтовано актуальність використання нечітких нейронних мереж для вирішення задачі класифікації, проведено аналіз існуючих топологій нечітких нейронних мереж та нечітких класифікаторів, основних алгоритмів для покращення результатів, виявлено їх недоліки та запропоноване рішення, що дозволяє їх усунути. Для вирішення задачі класифікації запропоновано використати нечітку нейронну мережу NEFCLASS. Дана програмна архітектура дозволяє створити нейронний класифікатор, який може мати конкурентну спроможність з результами уже існуючих рішень за допомогою інших типів і топологій нейронних мереж. Та розширює спектр виконуваних обчислювань для класифікації вхідних даних.uk_UA
dc.language.isoenuk_UA
dc.publisherNational aviation universityuk_UA
dc.subjectдипломна роботаuk_UA
dc.subjectнейронна мережаuk_UA
dc.subjectнечітка мережаuk_UA
dc.subjectфазифікаціяuk_UA
dc.subjectдефазифікаціяuk_UA
dc.subjectсегментаціяuk_UA
dc.subjectфільтраціяuk_UA
dc.subjectneural networkuk_UA
dc.subjectfuzzy networkuk_UA
dc.subjectfasificationuk_UA
dc.subjectdephasificationuk_UA
dc.subjectsegmentationuk_UA
dc.subjectfiltrationuk_UA
dc.titleImage processing system with the help of fuzzy neural networksuk_UA
dc.title.alternativeСистема обробки зображень за допомогою нечітких нейронних мережuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
Appears in Collections:Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти кафедри авіаційних комп'ютерно-інтегрованих комплексів (НОВА)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Диплом_Тофанюк.pdfДиплом з пояснювальною запискою104.21 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.