Browsing by Author "Лифар, В. О."

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Забезпечення сталого розвитку регіону : економічні, управлінські, правові та інформаційно-технічні аспекти
    (СНУ ім. В. Даля, 2017) Кривуля, П. В.; Чернецька-Білецька, Н. Б.; Штапаук, С. С.; Лифар, В. О.; Лифар, О. К.; Холодна, Ю. Є.; Білоус, Я. Ю.; Швець, Н. В.; Мельнік, М. А.; Розмислов, О. М.; Штапаук, Г. П.; Птащенко, О. В.; Баранов, І. О.; Мірошникова М. В.,; Атюшкіна, В. В.; Деркач, М. В.; Манухіна, М. Ю.; Корчуганова, О. М.; Мохонько, В. І.; Клюс, Ю. І.; Персій, Ю. О.; Хандій, В. В.; Хандій, О. О.; Білошицька, Н. І.; Татарченко, Г. О.; Білошицький, М. В.; Уваров, П. Є.; Лабута, А. В.; Грисюк, Ю. С.; Медведєв, Є. П.; Маслош, О. В.; Касаткіна, М. В.; Солод, П. С.
    У монографії представлені результати актуальних міждисциплінарних та галузевих досліджень різноаспектного забезпечення сталого розвитку регіону. Розглянуті теоретичні та практичні проблеми збалансованого і прогресивного функціонування територіальних утворень, визначені важливі чинники та актуальні напрями їх трансформації. Монографія призначена для наукових працівників, фахівців державних органів місцевого і промислового управління, керівників і спеціалістів підприємств, викладачів, аспірантів і студентів вищих навчальних закладів, а також усіх, хто цікавиться питаннями сталого розвитку регіону.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Прийняття рішень на основі пошуку груп ідентичних класифікацій в багатопараметричних комбінованих системах розпізнавання образів.
    (СНУ ім. В. Даля, 2019) Захожай, О. І.; Лифар, В. О.; Батурін, О. І.
    Багатопараметричні комбіновані системи розпізнавання образів дозволяють отримувати рішення на основі аналізу сукупності образів різної природи виникнення, що забезпечує достовірний результат за умови широкого діапазону змін вхідних даних, а також різного прояву завад і викривлень. Однак, наявність сукупності образів, може призводити до отримання неоднозначного результату, коли за різними образами отримується різна класифікація. Основні причини тому – не досить чіткий поділ класів, наявність викривлень відображення ознак об’єктів розпізнавання, неповний опис об’єктів, коли рішення приймається на основі часткової невизначеності. Таким чином, головною метою роботи є розробка методу прийняття рішень в багатопараметричних комбінованих системах розпізнавання образів, який дозволяє у бідь-який момент часу визначати найдостовірніше рішення. Розроблений метод базується на тому, що в багатопараметричних комбінованих системах розпізнавання кожен образ характеризує один і той самий об’єкт розпізнавання. Згідно методу, визначаються групи образів, що вказують на ідентичну класифікацію, а надалі здійснюється ранжування цих груп за показниками кількості образів, що входять до кожної з них. В результаті ранжування визначається найдостовірніший результат обробки даних.