Чумаченко, Олена ІллівнаШулєнін, Олександр Максимович2025-02-272025-02-272024Шулєнін, 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.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/72726Магістерська 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.102 с.ukзгорткові нейронні мережікласифікаціягіперспектральні зображенняштучний інтелектувага до каналуconvolutional neural networksclassificationhyperspectral imagesartificial intelligencechannel attentionMaster Thesis004.8::004.932.2:543.429.9(043.3)