Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/50536
Назва: Application of neural networks for solving interpolation tasks
Інші назви: Застосування нейронних мереж для вирішення завдань інтерполяції
Автори: Strukov, D.D.
Myronchuk, O.Y.
Ключові 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 публікації: 2021
Видавництво: National Aviation University
Бібліографічний опис: 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.
Короткий огляд (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).
Опис: 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 (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/50536
Розташовується у зібраннях:Політ. Телекомунікаційні та радіотехнічні системи. 2021

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
МНПК Авіа 2021 - ТКРС-9-10.pdfthe abstracts of the conference612.71 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.