Приложение
для AndroidПолное описание
Белобородов, Виталий Сергеевич. Обзор нейросетевых моделей прогнозирования потребления электроэнергии / Белобородов Виталий Сергеевич. - Текст : непосредственный // Молодежь и наука: актуальные проблемы фундаментальных и прикладных исследований : материалы VI Всероссийской национальной научной конференции молодых учёных, Комсомольск-на-Амуре, 10-14 апреля 2023 г. : [в 3 ч.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Комсомольский-на-Амуре государственный университет. - Комсомольск-на-Амуре : КнАГУ, 2023. - Ч. 2. - С. 439-442. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-7765-1485-2.
(Шифр в БД М/75706/2)
| ГРНТИ | УДК | |
| 28.23.37 | 004.032.26-047.58 |
Рубрики:
Нейронные сети -- Моделирование
Кл.слова (ненормированные): прогнозирование -- временной ряд -- методы прогнозирования -- потребление электроэнергии -- нейросетевые модели прогнозирования
Аннотация: В статье рассматриваются существующие методы прогнозирования потребления электроэнергии на основе нейросетевых моделей. Анализируются их достоинства и недостатки. Обосновывается актуальность прогнозирования потребления электроэнергии и необходимость разработки нейросетевых моделей прогнозирования потребления электроэнергии.
Доп. точки доступа:
Комсомольский-на-Амуре государственный университет
Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ХРЦ (1)
Свободны: ХРЦ (1)
Рачковский Д.А. Разработка и исследование многоуровневых ансамблевых сетей нейроподобных элементов : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.техн.наук:15.13.09 / Д. А. Рачковский, 1990. - 17 с. - Текст : непосредственный.Доценко В.С. Физика спиновых стекол и нейронных сетей : Автореферат диссертации на соискание ученой степени д-ра физ.-мат.наук:01.04.02 / В. С. Доценко, 1994. - 40 с. - Текст : непосредственный.Куминов Д.А. Обработка сигналов в электронных нейроподобных сетях с динамическим хаосом : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.физ.-мат.наук:01.04.03 / Д. А. Куминов, 1994. - 15 с. - Текст : непосредственный.Сиротинина Н.Ю. Алгоритм обучения нейроподобных вычислительных сетей методом обратного распространения ошибки : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.техн.наук:05.13.14 / Н. Ю. Сиротинина, 1994. - 21 с. - Текст : непосредственный.Штерн Г.П. Нейроподобные системы с потоковым кодированием информации : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.техн.наук:05.13.11,05.13.16 / Г. П. Штерн, 1995. - 21 с. - Текст : непосредственный.Ланкин Ю.П. Реализация нейросетей с фиксированной структурой на аналоговой элементной базе : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.техн.наук:03.00.02 / Ю. П. Ланкин, 1995. - 23 с. - Текст : непосредственный.Щербаков И.Б. Эмуляция оптоэлектронных нейронных сетей : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.техн.наук:05.13.11 / И. Б. Щербаков, 1995. - 20 с. - Текст : непосредственный.Семенов С.А. Динамическая ассоциативная память в нейронной сети с топологией окружности : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. физ.-мат.наук:05.13.16 / С. А. Семенов, 1995. - 17 с. - Текст : непосредственный.Анищенко В.В. Разработка мультимикропроцессорных архитектур для систем обработки графической информации и моделирования нейросетей : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.техн.наук:05.13.12:05.13.16 / В. В. Анищенко, 1994. - 24 с. - Текст : непосредственный.Филин Н.Н. Разработка алгоритмов и программных модулей нейроподобных сетей с параллельно-последовательной процедурой анализа информации : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.техн.наук:05.13.16 / Н. Н. Филин, 1996. - 21 с. - Текст : непосредственный.Доррер М.Г. Психологическая интуиция искусственных нейронных сетей : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.техн.наук:03.13.16 / М. Г. Доррер, 1998. - 19 с. - Текст : непосредственный.Карпова Н.А. Разработка нейросетевого классификатора для систем тестирования : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук: 05.13.16 / Н. А. Карпова, 1999. - 16 с. - Текст : непосредственный.Лопин В.Н. Теоретические основы и разработка многофункциональных отказоустойчивых устройств на нейроподобных элементах : Автореферат диссертации на соискание ученой степени д-ра техн. наук: 05.13.05 / В. Н. Лопин, 2000. - 48 с. - Текст : непосредственный.Лукьянов А.В. Исследование нейроподобных сетей, работающих со средним значением стохастического потока : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. физ.-мат. наук: 05.13.17 / А. В. Лукьянов, 2000. - 16 с. - Текст : непосредственный.Панкратов В.А. Некоторые модели клеточных нейронных сетей и их исследование : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. физ.-мат. наук: 05.13.16 / В. А. Панкратов, 2000. - 22 с. - Текст : непосредственный.Пудов С.Г. Исследование и синтез клеточно-нейронных сетей первого порядка : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. физ.-мат. наук: 05.13.18 / С. Г. Пудов, 2000. - 24 с. - Текст : непосредственный.Рубцов Д.В. Разработка технологии применения искусственных нейронных сетей в прикладных информационных системах : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук: 05.13.16 / Д. В. Рубцов, 2000. - 23 с. - Текст : непосредственный.Савицкий Ю.В. Методы и средства генерации искусственных нейронных сетей для решения задач прогнозирования : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук: 05.13.15 / Ю. В. Савицкий, 2000. - 22 с. - Текст : непосредственный.Маркин М.И. Синтез нейронной сети под заданное приложение : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. физ.-мат. наук :05.13.11 / М. И. Маркин, 2001. - 24 с. - Текст : непосредственный.Тютерев В.В. Метод эволюционного накопления признаков для автоматического построения нейронных сетей : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук :05.13.11 / В. В. Тютерев, 2001. - 22 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результатыХливненко Л.В. Практика нейросетевого моделирования / Л. В. Хливненко, 2015. - 214 с. - Текст : непосредственный.Филиппов Ф.В. Моделирование нейронных сетей на R : учеб. пособие / Ф. В. Филиппов, 2016. - 83 с.Сергеев А.П. Введение в нейросетевое моделирование : учеб. пособие / А. П. Сергеев, Д. А. Тарасов ; под общ. ред. А. П. Сергеева, 2017. - 127 с. - Текст : непосредственный.Бутусов О.Б. Математические основы и компьютерные методы моделирования нейронных сетей : учебное пособие / О. Б. Бутусов, Н. И. Редикульцева, О. П. Никифорова, 2019. - 72 с. - Текст : непосредственный.Филиппов Ф.В. Моделирование нейронных сетей глубокого обучения : учебное пособие / Ф. В. Филиппов, 2019. - 78 с. - Текст : непосредственный.Писарев, Александр Дмитриевич. Исследование электрофизических свойств комбинированного мемристорно-диодного кроссбара, являющегося основой для аппаратной реализации биоморфного нейропроцессора / А. Д. Писарев, А. Н. Бусыгин, А. Н. Бобылев, А. А. Губин, С. Ю. Удовиченко. - Текст : непосредственный // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика : научное издание. - Тюмень : Тюм. гос. ун-т, 2020. - Том 6 N 3.- С.93-109.Куталев А. А. Естественный способ преодоления катастрофической забывчивости нейронных сетей / А. А. Куталев. - Текст : непосредственный // Соврем. информ. технологии и ИТ-образование : международный научный журнал / "Лига-интернет-медиа", фонд содействия развитию интернет-медиа, ИТ-образования, человеческого потенциала (Москва). - Москва : Лига интернет-медиа, 2020. - Том 16 N 2.- С.331-337.Акинина А.В. Оптимизация гиперпараметров сверточной нейронной сети, используемой при построении двумерных карт местности / А. В. Акинина, М. Б. Никифоров. - Текст : непосредственный // Соврем. информ. технологии и ИТ-образование : международный научный журнал / "Лига-интернет-медиа", фонд содействия развитию интернет-медиа, ИТ-образования, человеческого потенциала (Москва). - Москва : Лига интернет-медиа, 2020. - Том 16 N 2.- С.351-357.Леденева Т.М. Формирование базы знаний на основе выделения типовых состояний сложной системы / Т. М. Леденева, М. А. Сергиенко, Е. А. Тихомирова. - Текст : непосредственный // Вестн. Воронеж. гос. ун-та. Сер. Систем. анализ и информ. технологии. Серия, Системный анализ и информационные технологии : научный журнал / Воронежский государственный университет. - Воронеж : Воронеж. гос. ун-т, 2020. - N 1.- С.140-151.Галеев Т.Г. Разработка искусственной нейронной сети для решения задачи интерполяции изображений / Т. Г. Галеев, С. Ю. Мирошниченко, В. С. Панищев. - Текст : непосредственный // Телекоммуникации : Ежемесячный научно-технический, информационно-аналитический и учебно-методический журнал / "Наука и технологии", о-во с ограниченной ответственностью. - Москва : Наука и технологии, 2021. - N 3.- С.11-16.Кокшев П. А. Исследование и разработка нейросетевых алгоритмов обнаружения вторжений для сетевого анализатора данных цифровой подстанции / П. А. Кокшев. - Текст : непосредственный // Инженерные кадры - будущее инновационной экономики России : материалы VI Всероссийской студенческой конференции, Йошкар-Ола, 10-13 ноября 2020 г. : [в 8 ч.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Поволжский государственный технологический университет, Росмолодежь. - Йошкар-Ола : Поволжский гос. технологический ун-т, 2020. - Ч. 4 : Информационные технологии - основа стратегического прорыва в современной промышленности. - с. 83-85.Интеллектуальные технологии и проблемы математического моделирования : III Всероссийская научная конференция (Ростов-на-Дону, 09-11 декабря 2020 года) : тезисы докладов / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Донской государственный технический университет, 2020. - 114 с. (Введено оглавление). - Текст (визуальный) : непосредственный.Особенности методов машинного обучения / И. Я. Львович, Я. Е. Львович, А. П. Преображенский, О. Н. Чопоров. - Текст : непосредственный // Информ. технологии : теоретический и прикладной научно-технический журнал. - Москва : Новые технологии, 2020. - Том 26 N 9.- С.499-506.Калинкин С. В. Машинное обучение на базе нейронных сетей с применением временных рядов / С. В. Калинкин. - Текст : непосредственный // Инновационные технологии в обучении и производстве : материалы XIV Всероссийской заочной научно-практической конференции, г. Камышин, 15 ноября 2019 г. : [в 3 т.] / Минобрнауки России, Волгоградский государственный технический университет, Камышинский государственный технологический институт (филиал) ; под общей редакцией Степанченко И. В. - Волгоград : ВолгГТУ, 2019. - Т. 2. - с. 81-82.Сай В. К. Разработка интеллектуальной системы поддержки функционирования многообъектных сложных систем на основе нейронных сетей / В. К. Сай. - Текст : непосредственный // Инновационные технологии в обучении и производстве : материалы XIV Всероссийской заочной научно-практической конференции, г. Камышин, 15 ноября 2019 г. : [в 3 т.] / Минобрнауки России, Волгоградский государственный технический университет, Камышинский государственный технологический институт (филиал) ; под общей редакцией Степанченко И. В. - Волгоград : ВолгГТУ, 2019. - Т. 2. - с. 134-137.Жалнин В.П. Анализ перспектив реализации нейросетевых компонентов на мемристивной основе / В. П. Жалнин, С. С. Макаров, И. Е. Комлев. - Текст : непосредственный // Технологии инженерных и информационных систем : научно-технический журнал / Межрегиональная общественная организация "Московское научно-техническое общество радиотехники, электроники и связи имени А. С. Попова" (МНТОРЭС им. А. C. Попова). - Москва : Изд-во МНТОРЭС им. А. C. Попова, 2021. - N 1.- С.48-58.Панина И. С. Использование нейросетевых технологий в моделировании / И. С. Панина, А. С. Карпова, А. Ю. Громов. - Текст : непосредственный // Методы и средства обработки и хранения информации : межвузовский сборник научных трудов / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Рязанский государственный радиотехнический университет имени В. Ф. Уткина. - Рязань : ИП Коняхин А. В. (Book Jet), 2020. - с. 186-188.Прокопчина С.В. Новый тип нейросетей: байесовские измерительные нейросети (бин) на базе методологии регуляризирующего байесовского подхода / С. В. Прокопчина. - Текст : непосредственный // Мягкие измерения и вычисления : научный журнал / "Издательский дом "Научная библиотека", о-во с ограниченной ответственностью (Москва). - Москва : Научная библиотека, 2020. - Т. 35 N 10.- С.17-24.Фролов А.В. Машинное обучение: типы и модели / А. В. Фролов. - Текст : непосредственный // Системный администратор : ежемесячный журнал. - Москва : "Издательский дом "Положевец и партнеры", о-во с ограниченной ответственностью, 2021. - N 4.- С.94-95.Вагизов М.Р. Механизм обучения нейронной сети для прогноза метеорологической обстановки при использовании гис / М. Р. Вагизов, Е. П. Истомин, О. Н. Колбина, А. С. Кочнев [и др.]. - Текст : непосредственный // Геоинформатика : журнал. - Москва : ВНИИгеосистем, 2021. - N 1.- С.22-29.
Показать все результатыГрязин Е.А. Разработка и исследование нейросупертранспьютерных моделей биологических нейросетей : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук: 05.13.13, 05.13.16 / Е. А. Грязин, 1998. - 16 с. - Текст : непосредственный.Панкратов В.А. Некоторые модели клеточных нейронных сетей и их исследование : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. физ.-мат. наук: 05.13.16 / В. А. Панкратов, 2000. - 22 с. - Текст : непосредственный.Воронкин Р.А. Математическое моделирование процессов генетического поиска для повышения качества обучения нейронных сетей прямого распространения : автореф. дис. .. канд. техн. наук : 05.13.18 / Р. А. Воронкин, 2004. - 18 с. - Текст : непосредственный.Щапин Д.С. Экспериментальное и теоретическое исследование автогенераторных моделей нейронных систем : автореф. дис. .. канд. физ.-мат. наук : 01.04.03 / Д. С. Щапин, 2011. - 15 с. - Текст : непосредственный.Устойчивость дискретных моделей стандартных конфигураций нейронных сетей с запаздывающими взаимодействиями : автореф. дис. .. канд. физ.-мат. наук : 05.13.18 / С. А. Иванов, 2013. - 16 с.Хливненко Л.В. Практика нейросетевого моделирования / Л. В. Хливненко, 2015. - 214 с. - Текст : непосредственный.Пархоменко С.С. Нейросетевое моделирование и эволюционное планирование процессов в сетях добровольных вычислений : автореф. дис. .. канд. техн. наук : 05.13.18 / С. С. Пархоменко, 2015. - 20 с. - Текст : непосредственный.Филиппов Ф.В. Моделирование нейронных сетей на R : учеб. пособие / Ф. В. Филиппов, 2016. - 83 с.Сергеев А.П. Введение в нейросетевое моделирование : учеб. пособие / А. П. Сергеев, Д. А. Тарасов ; под общ. ред. А. П. Сергеева, 2017. - 127 с. - Текст : непосредственный.Rigatos G.G. Advanced Models of Neural Networks : Nonlinear Dynamics and Stochasticity in Biological Neurons / G. G. Rigatos, 2015 r=on-line.Применение и развитие нейросетевого моделирования для решения фундаментальных задач в науке и технике : материалы Международной молодежной научно-практической конференции, 3-4 декабря 2018 года, г. Новочеркасск / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М. И. Платова [и др.], 2018. - 194 с. - Текст : непосредственный.Бутусов О.Б. Математические основы и компьютерные методы моделирования нейронных сетей : учебное пособие / О. Б. Бутусов, Н. И. Редикульцева, О. П. Никифорова, 2019. - 72 с. - Текст : непосредственный.Филиппов Ф.В. Моделирование нейронных сетей глубокого обучения : учебное пособие / Ф. В. Филиппов, 2019. - 78 с. - Текст : непосредственный.Тынченко, Вадим Сергеевич. Модели и методы распределенного проектирования искусственных нейронных сетей : монография / В. С. Тынченко, В. В. Тынченко, В. В. Кукарцев, 2021. - 196, [1] с. - Текст (визуальный) : непосредственный.Сбоев, Александр Георгиевич. Нейросетевое моделирование и машинное обучение на основе экспериментальных и наблюдательных данных : специальность 05.13.18 - "Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ" : автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора физико-математических наук / Сбоев Александр Георгиевич, 2021. - 47 с. - Текст : непосредственный.Алексеева, Венера Арифзяновна. Сравнительный анализ нейросетевых моделей управления состоянием технического объекта / В. А. Алексеева. - Текст (визуальный) : непосредственный // Интегрированные системы управления : сборник научных трудов по материалам Научно-технической конференции, 18-19 мая 2021 г., Ульяновск / Акционерное общество "Концерн "Моринформсистема-Агат", Федеральный научно-производительный центр акционерное общество "Научно-производственное объединение "Марс". - Ульяновск : НПО "Марс", 2021. - с. 11-17Литвинов, Олег Станиславович. Частотная идентификация спектров объектов с помощью нейросетей / О. С. Литвинов, Д. В. Шутяк. - Текст : непосредственный // Необратимые процессы в природе и технике : Одиннадцатая Всероссийская конференция, Москва, 26-29 января 2021 года : труды конференции: [в 2 т.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет) [и др.]. - Москва : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2021. - Т. 1. - с. 202-205Зайцева М.А. Нейросетевое моделирование концентрации сухих веществ в сахарных растворах / М. А. Зайцева, Д. В. Арапов. - Текст (визуальный) : непосредственный // Современные методы прикладной математики, теории управления и компьютерных технологий (ПМТУКТ-2021) : сборник трудов Всероссийской научной конференции, Воронеж, 14-16 декабря 2021 г. / Воронежский государственный педагогический университет [и др.]. - Воронеж : Воронежский гос. пед. ун-т, 2021. - с. 45-48Истратова, Евгения Евгеньевна. Разработка цифрового двойника для проектирования пространственных решетчатых конструкций из прогрессивных материалов / Е. Е. Истратова, А. Н. Кожевников, И. В. Ермаков. - Текст (визуальный) : непосредственный // Энергосбережение и инновационные технологии в топливно-энергетическом комплексе : материалы Национальной с международным участием научно-практической конференции студентов, аспирантов, учёных и специалистов, посвященной 65-летию Тюменского индустриального университета / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Тюменский индустриальный университет. - Тюмень : ТИУ, 2021. - с. 29-32Загузина Е.Г. Построение нейросетевой модели прогнозирования платежеспособности контрагентов организации / Е. Г. Загузина. - Текст (визуальный) : непосредственный // Диджитализация учетно-аналитических и контрольных процессов в экономике : сборник научных трудов / Министерство образования, науки и молодежи Республики Крым, Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Республики Крым "Крымский инженерно-педагогический университет имени Февзи Якубова". - Симферополь : ИП Хотеева Л. В., 2020. - с. 126-129
Показать все результатыМолодежь и наука: актуальные проблемы фундаментальных и прикладных исследований : материалы VI Всероссийской национальной научной конференции молодых учёных, Комсомольск-на-Амуре, 10-14 апреля 2023 г. : [в 3 ч.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Комсомольский-на-Амуре государственный университет. Ч. 2, 2023. - 551 с. - Текст : непосредственный.Белобородов, Виталий Сергеевич. Обзор нейросетевых моделей прогнозирования потребления электроэнергии / Белобородов Виталий Сергеевич. - Текст : непосредственный // Молодежь и наука: актуальные проблемы фундаментальных и прикладных исследований : материалы VI Всероссийской национальной научной конференции молодых учёных, Комсомольск-на-Амуре, 10-14 апреля 2023 г. : [в 3 ч.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Комсомольский-на-Амуре государственный университет. - Комсомольск-на-Амуре : КнАГУ, 2023. - Ч. 2. - с. 439-442
Молодежь и наука: актуальные проблемы фундаментальных и прикладных исследований : материалы VI Всероссийской национальной научной конференции молодых учёных, Комсомольск-на-Амуре, 10-14 апреля 2023 г. : [в 3 ч.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Комсомольский-на-Амуре государственный университет. Ч. 2, 2023. - 551 с. - Текст : непосредственный.Баранов, Ярослав Сергеевич. Сферы применения нейронных сетей / Баранов Ярослав Сергеевич, Обласов Андрей Александрович. - Текст : непосредственный // Молодежь и наука: актуальные проблемы фундаментальных и прикладных исследований : материалы VI Всероссийской национальной научной конференции молодых учёных, Комсомольск-на-Амуре, 10-14 апреля 2023 г. : [в 3 ч.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Комсомольский-на-Амуре государственный университет. - Комсомольск-на-Амуре : КнАГУ, 2023. - Ч. 2. - с. 253-255Латута, Кристина Вячеславовна. Исследование особенностей применения нейросетей для распознавания образов / Латута Кристина Вячеславовна, Тихомиров Владимир Александрович. - Текст : непосредственный // Молодежь и наука: актуальные проблемы фундаментальных и прикладных исследований : материалы VI Всероссийской национальной научной конференции молодых учёных, Комсомольск-на-Амуре, 10-14 апреля 2023 г. : [в 3 ч.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Комсомольский-на-Амуре государственный университет. - Комсомольск-на-Амуре : КнАГУ, 2023. - Ч. 2. - с. 311-314Мухин, Николай Петрович. Уменьшение количества параметров обучения нейронной сети с помощью корреляции / Мухин Николай Петрович, Петрова Анна Николаевна, Урасов Дмитрий Владимирович. - Текст : непосредственный // Молодежь и наука: актуальные проблемы фундаментальных и прикладных исследований : материалы VI Всероссийской национальной научной конференции молодых учёных, Комсомольск-на-Амуре, 10-14 апреля 2023 г. : [в 3 ч.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Комсомольский-на-Амуре государственный университет. - Комсомольск-на-Амуре : КнАГУ, 2023. - Ч. 2. - с. 325-328Осипов, Александр Вячеславович. Взаимодействие языка сценариев с искусственным интеллектом / Осипов Александр Вячеславович, Тимофеев Георгий Андреевич. - Текст : непосредственный // Молодежь и наука: актуальные проблемы фундаментальных и прикладных исследований : материалы VI Всероссийской национальной научной конференции молодых учёных, Комсомольск-на-Амуре, 10-14 апреля 2023 г. : [в 3 ч.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Комсомольский-на-Амуре государственный университет. - Комсомольск-на-Амуре : КнАГУ, 2023. - Ч. 2. - с. 331-334Петрище, Денис Андреевич. Применение машинного обучения для усовершенствования СКАДА систем / Петрище Денис Андреевич, Глушко Евгений Васильевич. - Текст : непосредственный // Молодежь и наука: актуальные проблемы фундаментальных и прикладных исследований : материалы VI Всероссийской национальной научной конференции молодых учёных, Комсомольск-на-Амуре, 10-14 апреля 2023 г. : [в 3 ч.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Комсомольский-на-Амуре государственный университет. - Комсомольск-на-Амуре : КнАГУ, 2023. - Ч. 2. - с. 335-338Ялтонская, Екатерина Максимовна. Применение технологий машинного обучения для анализа вредоносных программ / Ялтонская Екатерина Максимовна, Матыюк Сергей Петрович. - Текст : непосредственный // Молодежь и наука: актуальные проблемы фундаментальных и прикладных исследований : материалы VI Всероссийской национальной научной конференции молодых учёных, Комсомольск-на-Амуре, 10-14 апреля 2023 г. : [в 3 ч.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Комсомольский-на-Амуре государственный университет. - Комсомольск-на-Амуре : КнАГУ, 2023. - Ч. 2. - с. 416-419Базюк, Антон Игоревич. Формирование набора данных для решения задач мониторинга земной поверхности с применением нейронных сетей / Базюк Антон Игоревич, Жарикова Евгения Павловна. - Текст : непосредственный // Молодежь и наука: актуальные проблемы фундаментальных и прикладных исследований : материалы VI Всероссийской национальной научной конференции молодых учёных, Комсомольск-на-Амуре, 10-14 апреля 2023 г. : [в 3 ч.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Комсомольский-на-Амуре государственный университет. - Комсомольск-на-Амуре : КнАГУ, 2023. - Ч. 2. - с. 436-439Белобородов, Виталий Сергеевич. Обзор нейросетевых моделей прогнозирования потребления электроэнергии / Белобородов Виталий Сергеевич. - Текст : непосредственный // Молодежь и наука: актуальные проблемы фундаментальных и прикладных исследований : материалы VI Всероссийской национальной научной конференции молодых учёных, Комсомольск-на-Амуре, 10-14 апреля 2023 г. : [в 3 ч.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Комсомольский-на-Амуре государственный университет. - Комсомольск-на-Амуре : КнАГУ, 2023. - Ч. 2. - с. 439-442Васильев, Гордей Владимирович. Анализ модели рекуррентной нейронной сети, прогнозирующей погоду на основе многомерного временного ряда для эффективного использования гибридных автономных энергетических систем / Васильев Гордей Владимирович. - Текст : непосредственный // Молодежь и наука: актуальные проблемы фундаментальных и прикладных исследований : материалы VI Всероссийской национальной научной конференции молодых учёных, Комсомольск-на-Амуре, 10-14 апреля 2023 г. : [в 3 ч.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Комсомольский-на-Амуре государственный университет. - Комсомольск-на-Амуре : КнАГУ, 2023. - Ч. 2. - с. 451-454
Заказ фрагмента документа ₽