http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/6348 Thu, 09 Apr 2026 09:47:10 GMT 2026-04-09T09:47:10Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/bitstream/id/110694/ http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/6348 http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/7675 Коэффициентная методика с изменяемыми весовыми коэффициентами Долгов, А.И.; Мартыненко, А.Ф.; Преснухин, В.В. Викладені наукові основи синтезу коефіцієнтних методик, які широко використовуються з огляду на їх простоту і прийнятну точність отримуваних результатів при розв’язанні задач оцінки (у тому числі рейтингової) об’єктів (технічних, технологічних, організаційних та інших).; Викладені наукові основи синтезу коефіцієнтних методик, які широко використовуються з огляду на їх простоту і прийнятну точність отримуваних результатів при розв’язанні задач оцінки (у тому числі рейтингової) об’єктів (технічних, технологічних, організаційних та інших).; The paper presents scientific foundations of an synthesis of coefficient procedures, widely used due to their simplicity and admissible accuracy of obtained results when solving estimation problems (including a rating one) of plants (engineering, technological, organizational and others). Tue, 01 Jan 2008 00:00:00 GMT http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/7675 2008-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/7674 Эволюционный подход к формированию знаний для медицинских экспертных систем с учетом неопределенности данных Васяева, Т.А.; Скобцов, Ю.А. Разработан аппарат генетического программирования для прогнозирования СВСГД. Предложен метод получения продукционных правил для прогнозирования высокой степени риска СВСГД в условиях неопределенности некоторых параметров. Проведены исследования и приведены результаты использования методов на реальных медицинских данных.; Розроблено апарат генетичного програмування для прогнозування СРСН. Запропоновано метод отримання продукційних правил для прогнозування високого ступеня ризику СРСН при деяких нез’ясованих параметрах. Виконано експерименти та наведено результати використання методу на реальних медичних даних. Tue, 01 Jan 2008 00:00:00 GMT http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/7674 2008-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/7673 Об’єктно-елементна модель подання інформації для задачі конкатенативного сегментивного синтезу української мови Шатковський, М.М. У статті наводиться модель подання інформації для задачі конкатенативного сегментивного синтезу української мови. Демонструється підхід у виборі об’єктів та елементів синтезу. Аналізується структура об’єктів та елементів синтезу бази даних системи конкатенативного сегментивного синтезу української мови.; В статье приводится модель подачи информации для задачи конкатенативного сегментивного синтеза украинской речи. Демонстрируется подход в выборе объектов и элементов синтеза. Анализируется структура объектов и элементов синтеза базы данных системы конкатенативного сегментивного синтеза украинской речи.; Information representation model for segmentation concatenation Ukrainian synthesis is applied. Synthesis objects and elements selection approach is demonstrated. Synthesis objects and elements structure for database of segmentation concatenation Ukrainian synthesis system is analyzed. Tue, 01 Jan 2008 00:00:00 GMT http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/7673 2008-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/7672 Технология построения интеллектуальной системы распознавания речи Савенкова, О.А.; Карпов, О.Н. Предложена информационная технология для системы распознавания речи с большим словарем на основе алгоритма сегментно-слогового синтеза траектории параметров. В основу технологии положены модели обучения и распознавания, использующие быстросходящиеся алгоритмы поиска.; У статті розглянуто інформаційну технологію для системи розпізнавання мовлення з великим словником на основі сегментно-складового синтезу траєкторії параметрів. В основу технології покладені моделі навчання та розпізнавання, які використовують швидкозбіжні алгоритми пошуку.; New information technology for the speech recognition system by segment-syllabic parameters trajectory synthesis is considered. The technology is based on convergence algorithms and consists of two models: learning model; recognition model. Tue, 01 Jan 2008 00:00:00 GMT http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/7672 2008-01-01T00:00:00Z