dc.contributor | Брестский государственный технический университет | ru_RU |
dc.contributor | Brest State Technical University | ru_RU |
dc.contributor.author | Артеменко, С. В. | |
dc.coverage.spatial | Брест | ru_RU |
dc.date.accessioned | 2019-10-28T09:08:49Z | |
dc.date.available | 2019-10-28T09:08:49Z | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier.citation | Артеменко, С. В. Интеллектуальная система для поиска аномальных изменений в сигналах / С. В. Артеменко
// Искусственный интеллект. Интеллектуальные транспортные системы : материалы Международной научно-технической конференции, Брест, 25–28 мая 2016 года / Министерство образования Республики Беларусь, Брестский государственный технический университет ; редкол.: В. А. Головко [и др.]. – Брест : БрГТУ, 2016. – С. 29–32. – Библиогр.: с. 32 (6 назв.). | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://rep.bstu.by/handle/data/2156 | |
dc.description | Artemenko S. V. Intelligent system for searching for abnormal changes in signals | ru_RU |
dc.description.abstract | Рассматривается создание интеллектуальной системы на основе искусственных нейронных сетей для поиска аномалий в сигналах. Показана модель слабосвязанного персептрона для ускорения работы вычислительных алгоритмов.
Представлено экспериментальное исследование на примере обнаружения аномальной активности в сигналах электроэнцефалограмм. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | БрГТУ | ru_RU |
dc.subject | искусственный интеллект | ru_RU |
dc.subject | интеллектуальные системы | ru_RU |
dc.subject | системы искусственного интеллекта | ru_RU |
dc.subject | artificial intelligence | ru_RU |
dc.subject | intelligent systems | ru_RU |
dc.subject | artificial intelligence systems | ru_RU |
dc.title | Интеллектуальная система для поиска аномальных изменений в сигналах | ru_RU |
dc.type | Научный доклад (Working Paper) | ru_RU |
dc.identifier.udc | 004.8.032.26 | ru_RU |
dc.abstract.alternative | The creation of an intelligent system based on artificial neural networks for searching for anomalies in signals is considered. The model of a loosely coupled perceptron is shown to accelerate the work of computational algorithms.
An experimental study is presented on the example of the detection of abnormal activity in the signals of electroencephalograms. | ru_RU |