Innovations in Science and Technologies Ҷилди 1 № 6 (2024) · Саҳифаҳои 166-180

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ОПТИКОЭЛЕКТРОННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НА БАЗЕ НПВО С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Kенгесбаев, Салауат

Дар манбаъ хондан PDF

Аннотатсия

Исследует важную роль машинного обучения (МО) в разработке методологии анализа данных в многофункциональных оптоэлектронных системах. По мере того, как эти системы становятся все более сложными, интеграция методов MO становится все более важной для получения значимого понимания из обширных наборов данных, генерируемых оптоэлектронными устройствами. Алгоритмы MO облегчают обработку в реальном времени, распознавание образов и прогнозное оделирование, повышая эффективность и точность анализа данных. Автоматизируя извлечение сложных паттернов и корреляций, mo’ позволяет исследователям обнаруживать скрытые отношения между различными оптоэлектронными параметрами.

MO, KNN, НПВО, DT, NB, RF, анализ данных, оптоэлектронные системы, прогнозное моделирование.

Манбаи метамаълумот: бойгонии OAI-PMH-и маҷалла · Sindex матни пурраро нигоҳ намедорад, ба манбаъ пайванд медиҳад.

Иқтибос гирифтан

APA 7
Kенгесбаев, Салауат (2024). СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ОПТИКОЭЛЕКТРОННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НА БАЗЕ НПВО С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ. Innovations in Science and Technologies, 1(6), 166-180.
GOST R 7.0.5
Kенгесбаев, Салауат СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ОПТИКОЭЛЕКТРОННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НА БАЗЕ НПВО С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // Innovations in Science and Technologies. 2024. Т. 1. № 6. С. 166-180.
BibTeX
@article{салауат2024,
  author  = {Kенгесбаев, Салауат},
  title   = {СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ОПТИКОЭЛЕКТРОННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НА БАЗЕ НПВО С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ},
  journal = {Innovations in Science and Technologies},
  year    = {2024},
  volume  = {1},
  number  = {6},
  pages   = {166-180}
}
RIS
TY  - JOUR
AU  - Kенгесбаев, Салауат
TI  - СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ОПТИКОЭЛЕКТРОННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НА БАЗЕ НПВО С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
JO  - Innovations in Science and Technologies
PY  - 2024
VL  - 1
IS  - 6
SP  - 166
EP  - 180
ER  -