<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
<title>Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки, 2009, вип. 2</title>
<link href="http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/18665" rel="alternate"/>
<subtitle/>
<id>http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/18665</id>
<updated>2026-04-12T19:55:09Z</updated>
<dc:date>2026-04-12T19:55:09Z</dc:date>
<entry>
<title>Алфавітний покажчик авторів</title>
<link href="http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/18761" rel="alternate"/>
<author>
<name/>
</author>
<id>http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/18761</id>
<updated>2011-04-10T09:04:04Z</updated>
<published>2009-01-01T00:00:00Z</published>
<summary type="text">Алфавітний покажчик авторів
</summary>
<dc:date>2009-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</entry>
<entry>
<title>Відомості про авторів</title>
<link href="http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/18760" rel="alternate"/>
<author>
<name/>
</author>
<id>http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/18760</id>
<updated>2011-04-10T09:04:04Z</updated>
<published>2009-01-01T00:00:00Z</published>
<summary type="text">Відомості про авторів
</summary>
<dc:date>2009-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</entry>
<entry>
<title>Модель автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури до розпізнавання випадкових об’єктів за умов апріорної невизначеності множини класів</title>
<link href="http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/18759" rel="alternate"/>
<author>
<name>Шараєвський, Г.І.</name>
</author>
<author>
<name>Шаповалова, С.І.</name>
</author>
<id>http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/18759</id>
<updated>2011-04-10T09:04:09Z</updated>
<published>2009-01-01T00:00:00Z</published>
<summary type="text">Модель автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури до розпізнавання випадкових об’єктів за умов апріорної невизначеності множини класів
Шараєвський, Г.І.; Шаповалова, С.І.
В роботі запропоновано підхід до навчання та автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури в умовах апріорної невизначеності множини класів, що підлягають розпізнаванню. Цей підхід реалізовано на основі визначення моменту розладки випадкового часового ряду із використанням авторегресійної моделі.; In this work the approach for training and automated adaptation of diagnostic in conditions of a priori uncertainty of many classes to be recognized is proposed. This approach is implemented on the basis of determination of the moment of disorder of random time series using the autoregressive model.
</summary>
<dc:date>2009-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</entry>
<entry>
<title>Еквівалентування математичних моделей динамічних систем</title>
<link href="http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/18758" rel="alternate"/>
<author>
<name>Федорчук, В.А.</name>
</author>
<author>
<name>Дячук, О.А.</name>
</author>
<id>http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/18758</id>
<updated>2011-04-10T09:04:09Z</updated>
<published>2009-01-01T00:00:00Z</published>
<summary type="text">Еквівалентування математичних моделей динамічних систем
Федорчук, В.А.; Дячук, О.А.
Розглянуто процес перетворення математичних моделей динамічних систем, заданих рівняннями зі змінними коефіцієнтами.; Process of transformation of mathematical models of the dynamic systems presented by the equations with variable factors is considered.
</summary>
<dc:date>2009-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</entry>
</feed>
