РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ МНОГОСЛОЙНОГО ПЕРСЕПТРОНА
Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»
НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ ВЕСТНИК ВОРОНЕЖСКОГО ИНСТИТУТА ВЫСОКИХ ТЕХНОЛОГИЙ
cетевое издание
ISSN 2949-4443

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ МНОГОСЛОЙНОГО ПЕРСЕПТРОНА

Лавлинская О.Ю. ,  Логвина В.О.  

УДК 681.3

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

Большой объем информации, которая поступает на портал государственных услуг требует использования специальных методов ее обработки и последующего анализа. Классификация информации на ЕПГУ подразумевает анализ собранных данных различными средствами, к примеру на основе нейросетевых технологий, так нейронные сети используются для решения сложных задач, требующих аналитических вычислений подобных тем, что делает человеческий мозг.

1. Галушкин, А. И. Нейронные сети / А. И. Галушкин. – Горячая линия-Телеком, 2010. – 496 с.

2. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. – М: Горячая линия Телеком, 2013. – 384 с.

Лавлинская Оксана Юрьевна


Воронеж, Россия

Логвина Виктория Олеговна


Воронеж, Россия

Ключевые слова: интеллектуальный анализ, нейронная сеть, синапс, двухслойный персептрон

Для цитирования: Лавлинская О.Ю. , Логвина В.О. , РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ МНОГОСЛОЙНОГО ПЕРСЕПТРОНА. Вестник Воронежского института высоких технологий. 2019;13(2). Доступно по: https://vestnikvivt.ru/ru/journal/pdf?id=956

85

Полный текст статьи в PDF

Опубликована 30.06.2019