Обґрунтування структури нейронної мережі для визначення ймовірності захворювання тварин маститом

dc.contributor.authorВерсаль, Ю. В.
dc.contributor.authorОсадчий, С. І.
dc.contributor.authorВерсаль, В. О.
dc.date.accessioned2016-04-01T06:10:35Z
dc.date.available2016-04-01T06:10:35Z
dc.date.issued2008
dc.description.abstractВ статті обґрунтовано вибір ймовірнісної нейронної мережі та її топології для визначення ймовірності захворювання корів маститом як часткового випадку класифікації подій. Обрано ядерну функцію та розміри навчаючої і тестової множин. Наведено алгоритм побудови класифікатора на основі нейронних мереж. In article the choice of probabilistic neural network and its topology for definition of probability of cows’ disease by mastitis as a partial case of events classification is proved. Nuclear function and the sizes of training and test sets are chosen. The algorithm of construction of the qualifier is resulted on the basis of neural networks.uk_UA
dc.identifier.citationВерсаль, Ю. В. Обґрунтування структури нейронної мережі для визначення ймовірності захворювання тварин маститом / Ю. В. Версаль, С. І. Осадчий, В. О. Версаль // Збірник наукових праць Кіровоградського національного технічного університету. Техніка в сільськогосподарському виробництві, галузеве машинобудування, автоматизація: зб. наук. пр. - Кіровоград: КНТУ, 2008. - Вип. 21. - С. 65-70.uk_UA
dc.identifier.urihttps://dspace.kntu.kr.ua/handle/123456789/1326
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherКНТУuk_UA
dc.subjectмаститuk_UA
dc.subjectнейронна мережаuk_UA
dc.subjectкласифікаціяuk_UA
dc.subjectбайєсовий підхідuk_UA
dc.subjectрадіальні елементиuk_UA
dc.subjectгаусова функціяuk_UA
dc.titleОбґрунтування структури нейронної мережі для визначення ймовірності захворювання тварин маститомuk_UA
dc.typeArticleuk_UA

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
13.pdf
Size:
150.01 KB
Format:
Adobe Portable Document
Description:
Основна стаття
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
7.41 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: