груші яблоко повидло
груші яблоко повидло
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/1705
Назва: Маршрутизація дрону на пересіченій місцевості з використанням методів машинного навчання
Інші назви: автореферат магістерської дисертації на здобуття освітнього ступеня «магістр», спеціальність 124 «Системний аналіз»
Автори: Трухова, А. С.
Ключові слова: автореферат
магістерська робота
системний аналіз
Кондратенко Юрій Пантелійович
задача маршрутизації транспорту
безпілотні літальні апарати
Q-навчання
методи машинного навчання
штучний інтелект
Дата публікації: 2021
Видавництво: ЧНУ ім. Петра Могили
Короткий огляд (реферат): Магістерська кваліфікаційна робота на здобуття освітньої кваліфікації «Магістр системного аналізу». – Чорноморський національний університет імені Петра Могили, Миколаїв, 2021. Актуальність роботи полягає у створенні альтернативної системи маршрутизації дрона з використанням методів машинного навчання, яка забезпечить стабільне керування безпілотним літальним апаратом для виконання певного завдання. Адже потенціал використання безпілотних літальних апаратів обмежений тим, що на сьогоднішній день керування польотом дрону здійснюється в напівавтоматичному режимі по командам оператора, або в дистанційному режимі з використанням пульту керування. Така система є нестійкою до людського фактору, адже повністю залежить від оператора. До того ж часто дрони використовуються в ситуаціях, де фізично мало місця для комфортного пілотування, і незначна помилка з боку людини може призвести до зіткнення з певним предметом, і як наслідку поломки апарату. Об’єктом дослідження є процес автопілотування безпілотного літального апарату. Предметом дослідження є система керування дроном з використанням методів машинного навчання. Метою дослідження є забезпечення ефективної маршрутизації безпілотного літального апарату у просторі, що дозволить з більшою точністю переміщатися визначеним маршрутом та підвищить стабільність польоту. В результаті виконання роботи було досліджено основні методи машинного навчанні, а саме навчання з підкріпленням, визначені основні їх переваги та недоліки, розроблено систему, яка дозволяє виконувати навчання нейронної мережі з користувацькими параметрами для своїх цілей або використовувати вже навчену та розроблену модель штучного інтелекту. Дана робота складається з шести розділів. Кожен розділ відповідно присвячений: аналізу предметної області, підходам та методам машинного навчання, використаним у магістерській роботі, моделюванню і навчанню моделі штучного інтелекту, тестуванню та створення документації для розробленої системи, методичній частині магістерської роботи, охороні праці і безпеці життєдіяльності. Загальний обсяг роботи – 136 сторінок. Магістерська робота містить два додатки, 52 рисунків, 5 таблицю і посилання на 46 джерел.
Опис: Трухова А. С. Маршрутизація дрону на пересіченій місцевості з використанням методів машинного навчання : автореф. дип. роботи на здобуття освітнього ступеня «магістр»: спец. 124 «Системний аналіз» / А. С. Трухова , ЧНУ ім. Петра Могили. - Миколаїв, 2021. - 13 с.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): https://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/1705
Розташовується у зібраннях:Факультет комп'ютерних наук

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Автореферат 607 Трухов Артем Сергійович.pdf564.25 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.