Кафедра інформаційних технологій та фізико-математичних дисциплін (ІТтаФМД)
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд Кафедра інформаційних технологій та фізико-математичних дисциплін (ІТтаФМД) за Автор "Dudchenko, Oleg"
Зараз показуємо 1 - 4 з 4
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Using the technical experiment in the computer simulation training for prospecting software engineers(2020) Litvinova, Maryna; Dudchenko, Oleg; Shtanko, Oleksandr; Karpova, SvitlanaДокумент Альтернативні моделі скінчено-елементної апроксимації для розрахунку суднових конструкцій(2020) Гучек, Петро Йосипович; Литвиненко, Олена Іванівна; Астіоненко, Ігор Олександрович; Дудченко, Олег Миколайович; Карпова, Світлана Олегівна; Guchek, Petro; Litvinenko, Olena; Astionenko, Igor; Dudchenko, Oleg; Karpova, SvetlanaНайбільш ефективним чисельним методом інженерного аналізу, що дозволяє найкращим чином оцінити напружено-деформований стан конструкції будь-якої форми і розміру, є метод скінченних елементів. В роботі представлено альтернативні моделі для біквадратичного та бікубічного скінченного елементів серендипової сім’ї та проведено тестування отриманих альтернативних моделей за допомогою завдання про кручення стержня некругового перерізу і порівняння отриманих результатів з точним рішенням.Документ Аналіз класичних методів в проблематиці дисциплін машинного навчання, комп'ютерного зору і розпізнавання образів(2021) Михаліченко П. Є.; Дудченко О. М.; Mykhalichenko Pavlo; Dudchenko, OlegРозглянуті основні методи компютерного зору, що можуть бути застосовані для розпізнавання образів надводних транспортних засобів. Проведено критичних аналіз різних підходів розпізнівання образів. І за результатами досліджень приінято рішення про застосування штучних нейронних мереж.Документ Вибір нейронної мережі для розпізнавання образу надводних суден(2021) Михаліченко П. Є.; Дудченко О. М.; Латанская Л. О.; Родін П. А.; Mykhalichenko Pavlo; Dudchenko, Oleg; Latanskaya Lyudmila; Rodin PavloПроведено аналіз нейронних мереж. Визначено їх особливості застосування у вирішенні задач машинного навчання. Проведено аналіз топології нейронних мереж. Приведено опис згортаючої нейронної мережі.