Построение и анализ сверхбольших семантических сетей; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника

Построение и анализ сверхбольших семантических сетей; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника

Bibliografski detalji
Parent link:	Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XIV Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 25-28 апреля 2017 г./ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; под ред. И. А. Курзиной, Г. А. Вороновой.— , 2017 Т. 7 : IT-технологии и электроника.— 2017.— [С. 69-71]
Glavni autor:	Лебедева Т. С.
Daljnji autori:	Костюченко Е. Ю. (научный руководитель), Розов А. С.
Sažetak:	Заглавие с экрана Within the framework of the work, an algorithm for constructing super-large semantic networks has been developed. It was tested using the Internet encyclopedia "Wikipedia" as an example. During the implementation, a parser for the syntax analysis of Wikipedia pages was developed. It finds the links between the articles. A graph based on list of articles and categories was formed. On the basis of the obtained graph analysis, algorithms for finding domains of high connectivity in a graph were proposed and tested.
Jezik:	ruski
Izdano:	2017
Teme:	электронные ресурсы семантические данные метаэвристические алгоритмы нейронные сети алгоритмы
Online pristup:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/45331
Format:	Elektronički Poglavlje knjige
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=625683

Slični predmeti

Системы искусственного интеллекта: учебное пособие
od: Бураков М. В. Михаил Владимирович
Izdano: (Москва, Проспект, 2019)

Системы искусственного интеллекта: учебное пособие
od: Бураков М. В. Михаил Владимирович
Izdano: (Москва, Проспект, 2021)

Алгоритм для многоуровневой безопасности семантических данных; Современные техника и технологии; Т. 2
od: Хоанг Ван Кует
Izdano: (2012)

Алгоритм для многоуровневой безопасности семантических данных; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
od: Хоанг Ван Кует
Izdano: (2012)

Системный анализ и обработка информации в интеллектуальных системах
od: Обухов А. Д.
Izdano: (Тамбов, ТГТУ, 2020)

О применении метода анализа семантических сетей в определении степени тяжести заболевания; Молодежь и современные информационные технологии
od: Аксёнов С. В. Сергей Владимирович
Izdano: (2021)

Алгоритмы понимания текста методами глубокого обучения нейронных сетей; Молодежь и современные информационные технологии
od: Кривошеев Н. А. Николай Анатольевич
Izdano: (2019)

Совершенствование маршрутной сети городского пассажирского транспорта с помощью алгоритма муравьиных колоний; Системы управления и информационные технологии; Т. 66, № 4
od: Мартынова Ю. А. Юлия Алексеевна
Izdano: (2016)

MTV-MFO: Multi-Trial Vector-Based Moth-Flame Optimization Algorithm; Symmetry; Vol. 13, iss. 12
Izdano: (2021)

Автоматизированный анализ деятельности предприятия с использованием семантических сетей
od: Каширин И. Ю. Игорь Юрьевич
Izdano: (Москва, Горячая линия-Телеком, 2011)

Метаэвристические методы оптимизации; Современные технологии, экономика и образование
od: Ступин И. К.
Izdano: (2020)

Определение оптимальных узлов подключения ветроэнергетических установок в электроэнергетические системы по критерию минимизации потерь мощности; Бутаковские чтения
od: Бай Ю. Д. Юлий Дмитриевич
Izdano: (2022)

Basic Aspects of Determining the Optimal Place of Installing Distributed Power Generation in the Electric Power System; AIP Conference Proceedings; Vol. 2212 : Thermophysical Basis of Energy Technologies (TBET 2019)
od: Malkova Ya. Yu. Yana Yurievna
Izdano: (2020)

Нейронные сети; Statistica Neural Networks: пер. с англ.
Izdano: (Москва, Горячая линия-Телеком, 2001)

Методы и инструментальные средства построения семантических Web-порталов: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 05.13.11
od: Васильев И. А. Иван Анатольевич
Izdano: (Томск, [Б. и.], 2005)

Алгоритм семантического анализа документов с целью создания семантических метаописаний; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
od: Губин М. Ю. Максим Юрьевич
Izdano: (2014)

EWOA-OPF: Effective Whale Optimization Algorithm to Solve Optimal Power Flow Problem; Electronics; Vol. 10, iss. 23
Izdano: (2021)

Analysis and diagnosis of cystic fibrosis of the lungs with improved deep learning techniques; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника
od: Francis N. J.
Izdano: (2020)

Identification of bronchopulmonary lung segments through shadowing and conventional neural networks; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника
od: Francis N. S.
Izdano: (2019)

Нечеткая нейросетевая кластеризация интенсивности MC-потоков событий; Молодежь и современные информационные технологии
od: Ту Нгуен А.
Izdano: (2018)

Методы и инструментальные средства построения семантических Web-порталов: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 05.13.11
od: Васильев И. А. Иван Анатольевич
Izdano: (Томск, [Б. и.], 2005)

Meta-heuristic optimization algorithms for solving real-world mechanical engineering design problems: a comprehensive survey, applications, comparative analysis, and results; Neural Computing & Applications; Vol. 34, iss. 6
Izdano: (2022)

Engineering applications of metaheuristics: an introduction; Journal of Physics: Conference Series; Vol. 803 : Information Technologies in Business and Industry (ITBI2016)
od: Oliva Navarro D. A. Diego Alberto
Izdano: (2017)

Проектирование сверточных нейронных сетей для распознования рукописных символов; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 2
od: Попова Е. С.
Izdano: (2016)

Методы и инструментальные средства построения семантических Web-порталов: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук
od: Васильев И. А. Иван Анатольевич
Izdano: (Томск, [Б. и.], 2005)

Модифицированный градиентный алгоритм обучения радиально-базисных нейронных сетей; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 315, № 5: Управление, вычислительная техника и информатика
od: Вичугов В. Н. Владимир Николаевич
Izdano: (2009)

Improving the segmentation of magnetic resonance brain images using the LSHADE optimization algorithm; Biomedical Signal Processing and Control; Vol. 64
Izdano: (2021)

Решение задач линейного программирования с помощью генетического алгоритма; Молодежь и современные информационные технологии
od: Цой Ю. Р.
Izdano: (2003)

Performance of Gradient-Based Optimizer on Charging Station Placement Problem; Mathematics; Vol. 9, iss. 21
Izdano: (2021)

Распознавание эмоций: тестирование эффективности алгоритмов машинного обучения; Научный прогресс: проблемы и перспективы развития
od: Саклаков В. М. Василий Михайлович
Izdano: (2019)

Организация и обучение искусственных нейронных сетей: учебное пособие
Izdano: (Минск, БГУ, 2003)

Адаптивные системы автоматического регулирования на основе нейронных сетей с применением генетических алгоритмов; Современные техника и технологии; Т. 2
od: Вичугова А. А. Анна Александровна
Izdano: (2007)

Применение многослойных нейронных сетей для оценки влажности почвы по СВЧ радиометрическим измерениям; Информационные технологии; № 4
od: Назаров Л. Е.
Izdano: (2004)

Исследование производительности алгоритмов логического вывода; Молодежь и современные информационные технологии
od: Осадчая И. А.
Izdano: (2012)

Об одном нейронном алгоритме решения задачи линейного программирования; Информационные технологии; № 6
od: Алгулиев Р. М.
Izdano: (2004)

Распознавание образов с помощью нейронных сетей; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
od: Маткасым Н. Н.
Izdano: (2016)

Информационная теория идентификации
od: Цыпкин Я. З. Яков Залманович
Izdano: (Москва, Наука, 1995)

Boosting Marine Predators Algorithm by Salp Swarm Algorithm for Multilevel Thresholding Image Segmentation; Multimedia Tools and Applications; Vol. 81, iss. 12
Izdano: (2022)

Prediction of permeability of highly heterogeneous hydrocarbon reservoir from conventional petrophysical logs using optimized data-driven algorithms; Journal of Petroleum Exploration and Production; Vol. XX, iss. XX
Izdano: (2022)

Искусственная нейронная сеть для оценки риска у недоношенных новорожденных; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 2
od: Хассанин Х. М.
Izdano: (2016)