Нечіткі нейронні мережі в задачі діагностики COVID-19

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШаповал, Наталія Віталіївна
dc.contributor.authorЧикивдя, Олександр Іванович
dc.date.accessioned2022-02-16T13:11:00Z
dc.date.available2022-02-16T13:11:00Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenMaster’s thesis explanatory note: 67 p., 10 fig., 27 tables, 1 appendixes, 28 sources. NEURO-FUZZY NETWORKS IN COVID-19 DIAGNOSTIC TASK The object of research are the epidemiological process COVID-19. Subject of research: neuro-fuzzy networks. The purpose of the work is to create a mathematical model with interpreted for human understanding results Research methods - diagnostic methods COVID-19. The problem of diagnosing COVID-19 was investigated. A unique product was developed for the calculations, which allows to analyze the data on the disease COVID-19 and to identify certain patterns in the course of the disease, which can be interpreted from numerical values into results understandable to physicians. Further development of the subject of research - improvement of teaching methods and complication of the model, development of alternative methods.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 67 с., 10 рис., 27 табл., 1 дод., 28 джерел. НЕЧІТКІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ В ЗАДАЧАХ ДІАГНОСТИКИ COVID-19 Об’єкт дослідження – епідеміологічний процесс COVID-19. Предмет дослідження: нечітні нейромережі. Мета роботи – створити математичну модель із інтерпретованими для розуміння людиною результатами Методи дослідження – методи діагностики COVID-19. Була досліджена задача діагностики COVID-19. Для обрахунків був стровений унікальний продукт, який дозволяє аналізувати дані про захворювання COVID-19 та виділяти певні закономірності у протіканнях хвороби, які можна інтерпретувати із числових значень у зрозумілі для лікарів результати. Подальший розвиток предмету дослідження – удосконалення методів навчання та укладнення моделі, розробка альтернативних методів.uk
dc.format.page87 с.uk
dc.identifier.citationЧикивдя, О. І. Нечіткі нейронні мережі в задачі діагностики COVID-19 : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Чикивдя Олександр Іванович. – Київ, 2021. – 87 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/46545
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронечіткі мережіuk
dc.subjectcovid-19uk
dc.subjectдіагностикаuk
dc.subjectінтерпретуємі моделіuk
dc.subjectградієнтний методuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectнечітка логікаuk
dc.subjectneuronetic networksuk
dc.subjectdiagnosisuk
dc.subjectinterpretable modelsuk
dc.subjectgradient methoduk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectfuzzy logicuk
dc.subject.udc004.891.3uk
dc.titleНечіткі нейронні мережі в задачі діагностики COVID-19uk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
COVID-19
Магістерські роботи