Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34577
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorGolovko, V. A.-
dc.contributor.authorKroshchanka, A.-
dc.contributor.authorIvashenko, V. P.-
dc.contributor.authorKovalev, M.-
dc.contributor.authorTaberko, V.-
dc.contributor.authorIvaniuk, D. S.-
dc.date.accessioned2019-03-04T12:49:02Z-
dc.date.available2019-03-04T12:49:02Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationPrinciples of decision-making systems building based on the integration of neural networks and semantic models / V. Golovko [et al.] // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2019) : материалы международной научно-технической конференции, Минск, 21 - 23 февраля 2019 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники; редкол.: В. В. Голенков (гл. ред.) [и др.]. - Минск, 2019. - С. 91 - 102.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34577-
dc.description.abstractThis article reviews the benefits of integration neural network and semantic models for building decision-making systems. There purposed an approach to the integration of artificial neural networks with knowledge bases by inputs and outputs and the specification of these networks in the knowledge base using the ontology of the respective subject domains. The proposed approach is considered on the real production problem of JSC "Savushkin Product" for quality control of marking on products.ru_RU
dc.language.isoenru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectANNru_RU
dc.subjectknowledge baseru_RU
dc.subjectintegrationru_RU
dc.subjectinferenceru_RU
dc.subjectdecision-makingru_RU
dc.titlePrinciples of decision-making systems building based on the integration of neural networks and semantic modelsru_RU
dc.title.alternativeПринципы построения систем принятия решений на основе интеграции нейросетевых и семантических моделейru_RU
dc.typeСтатьяru_RU
local.description.annotationВ работе рассматриваются преимущества интеграции нейросетевых и семантических моделей для построения систем принятия решений. Предложен подход к интеграции искусственных нейронных сетей с базами знаний по входам и выходам и спецификация этих сетей в базе знаний с использованием онтологий соответствующих предметных областей. Предложенный подход рассматривается на реальных производственных задачах ОАО «Савушкин продукт» для контроля качества маркировки продукции.-
Appears in Collections:OSTIS-2019

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Golovko_Principles.PDF441.31 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.