Қазақ ұлттық қыздар педагогикалық университеті / Казахский национальный женский педагогический университет

Постоянный URI для этого сообществаhttps://cris.qyzpu.kz/handle/123456789/1

Просмотр

Фильтры

2024 - 20252

Настройки

Язык: search.filters.language.Қазақ тіліТема: search.filters.subject.artificial neural networks

Результаты поиска

Показано: 1 - 2 из 2
  • Загрузка...
    Изображение-миниатюра
    Некоторые метрики заблокированы вашими 
    настройками согласия
    Тип записи:Публикация,
    СҰЙЫҚТЫҚ АҒЫНЫН ЕСЕПТЕУДЕ САНДЫҚ ӘДІСТЕР МЕН ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТТІ ҚОЛДАНУ
    (2024-12-01)
    L. Tukenova
    ;
    Omirlan Auelbekov
    ;
    B. K. Abduraimova
    ;
    Saya Sapakova
    ;
    А.А. Саметова
    Бұл зерттеу бастапқы және шеткі шарттары көрсетілген тікбұрышты аймақтағы сығылмайтын сұйықтық ағынын модельдеу міндеттеріндегі соңғыайырмашылықтардың сандық әдісін жақсарту үшінжасанды интеллектті қолдануға арналған. Сандық әдістер гидродинамика мәселелерін шешу үшін кеңінен қолданылады, бірақ мұндай әдістердің дәлдігі мен тиімділігін машиналық оқыту және нейрондық желілер сияқты жасанды интеллект әдістерін қолдану арқылы жақсартуға болады. Бұл зерттеу тікбұрышты аймақтағы сұйықтық ағынын дәлірек және тиімді модельдеу үшін жасанды интеллект әдістерімен соңғыайырмашылықтардың комбинациясын ұсынады. Нәтижелер жасанды интеллект арқылы жетілдірілген сандық әдістер сұйықтық ағынының әрекетін жылдамырақ және дәлірек модельдеуді қамтамасыз ете отырып, күрделі гидродинамикалық есептерді шешудің тиімділігі мен сенімділігін арттыратынын көрсетеді. Зерттеу жасанды интеллекттің классикалық сандық әдістердіжетілдірудегі әлеуетін көрсетеді, бұл тіпті есептеу ресурстары шектеулі болса да, сұйықтық ағынының дәлірек үлгілерін жасауға мүмкіндік береді. Бұл жұмыстың жаңалығы машиналық оқытудың дәстүрліәдістерден асып түсетін адаптивті тәсіл болып табылатын соңғыайырмашылық әдісіменнақты интеграциясында жатыр. Бұл интеграция күрделі гидродинамикалық сценарийлермен жұмыс істеудің жаңа мүмкіндіктерін ашады. Зерттеу нәтижелері әртүрлі инженерлік қосымшалардағы сұйықтық ағындарын модельдеудің дәлірек және тиімді әдістерін жасау үшін пайдалы.
  • Загрузка...
    Изображение-миниатюра
    Некоторые метрики заблокированы вашими 
    настройками согласия
    Тип записи:Публикация,
    КЛАССИФИКАЦИЯЛЫҚ АЛГОРИТМДЕРДІ ҚОЛДАНЫП ДАУЫСТЫ ТАНУ
    (2025-03-31)
    Nurbapa Mekebayev
    ;
    Dauren Darkenbayev
    ;
    Модовов Н.А
    ;
    Орынтаева Ж.А.
    Дауыс тану жүйелері машиналық оқыту әдістеріне негізделген, оның ішінде классификациялық алгоритмдер кеңінен қолданылады. Классификация дауыс сигналдарын әртүрлі санаттарға, мысалы, сөздер немесе сөйлемдерге бөліп тануды жүзеге асырады. Бұл үдерісте жиі қолданылатын алгоритмдерге логистикалық регрессия, шешім ағаштары және нейрондық желілер жатады. Дауыс сигналын өңдеуде алдымен ерекшеліктері, яғни маңызды параметрлері, экстракцияланады, содан кейін олар классификаторға беріледі. Классификация нәтижесінде жүйе сөйлеген сөзді мәтінге түрлендіреді немесе дыбыстың нақты мазмұнын анықтайды. Бұл технология адам-компьютер өзара әрекеттестігін жақсарту үшін маңызды. Бұл мақалада машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып, сөйлеушінің даусын анықтау мәселесін шешу үшін жіктеу алгоритмдерін қарастырамыз. Сөйлеудің алдын ала өңдеуде МҒСС-ті алгортимін пайдаландық. Жоғарыдағы мәселені шешу үшін бес жіктеу алгортмі қарастырылып, салыстырмалы талдау жасалды. Алғашқы эксперимент жасағанда ең жақсы нәтиже көрсеткен SVC алгортимі 0,90 және MLP Classifier алгоритмі 0,83 нәтижелерін көрсетті. Келесі экспермиентте жеке тұлғаның дауысын анықтауда неғұрлым үлкен дәлдікте Robust scaler әдісімен масштабтауда – 0,93 көпқабатты персептрон көрсете бастады. Сондықтан бұл мәселені шешу үшін сөйлеу сигналының ерекшелігін ескеретін көп қабатты перцептронды қолдануға болады.