Класифікація гіперспектральних зображень за допомогою згорткових нейронних мереж і багатоознакового навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЧумаченко, Олена Іллівна
dc.contributor.authorШулєнін, Олександр Максимович
dc.date.accessioned2025-02-27T10:16:18Z
dc.date.available2025-02-27T10:16:18Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 102 сторінки, 19 рисунків, 27 таблиць, додаток, 15 посилань. Об’єкт дослідження – гіперспектральні зображення, які використовуються для аналізу спектральної інформації різних об'єктів та матеріалів. Предмет дослідження – алгоритми класифікації гіперспектральних зображень, що базуються на згорткових нейронних мережах (CNN) та методах багатоознакового навчання. Мета роботи – дослідити існуючі методи класифікації гіперспектральних зображень, розробити метод класифікації гіперспектральних зображень за допомогою згорткових нейронних мереж і багатоознакового навчання. Результати роботи – було створено і протестовано метод класифікації гіперспектральних зображень на основі штучного інтелекту, проведено порівняння розробленого методу із класичними.
dc.description.abstractotherMaster’s thesis: 102 pages, 19 figures, 27 tables, 1 appendix, 15 sources. The object of the study is hyperspectral images used to analyse the spectral information of various objects and materials. The subject of research is hyperspectral image classification algorithms based on convolutional neural networks (CNN) and multiattribute learning methods. The purpose of the work is to investigate existing methods of hyperspectral image classification, to develop a method for classifying hyperspectral images using convolutional neural networks and multiattribute learning. The result of the work is a method for classifying hyperspectral images based on artificial intelligence was created and tested, and the developed method was compared with the classical ones.
dc.format.extent102 с.
dc.identifier.citationШулєнін, О. М. Класифікація гіперспектральних зображень за допомогою згорткових нейронних мереж і багатоознакового навчання : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Шулєнін Олександр Максимович. - Київ, 2024. - 102 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72726
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectкласифікація
dc.subjectгіперспектральні зображення
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectувага до каналу
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectclassification
dc.subjecthyperspectral images
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectchannel attention
dc.subject.udc004.8::004.932.2:543.429.9(043.3)
dc.titleКласифікація гіперспектральних зображень за допомогою згорткових нейронних мереж і багатоознакового навчання
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Shulienin_magistr.pdf
Розмір:
2.77 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи