Підходи машинного навчання до класифікації біотипів з використанням ознак експонента Герста: методологічна оцінка

Simple item page
dc.contributor.authorТерницький, Владислав Миколайович
dc.contributor.authorTernytskyi, Vladyslav M.
dc.contributor.authorШирокорад, Дмитро Вікторович
dc.contributor.authorShyrokorad, Dmytro
dc.date.accessioned2026-10-02T08:07:32Z
dc.date.available2026-10-02T08:07:32Z
dc.date.issued2026
dc.descriptionTernytskyi V., Shyrokorad D. Machine learning approaches to biotype classification using Hurst exponent features: a methodological evaluation. Тиждень науки-2026. Факультет комп’ютерних наук і технологій : зб. тез доп. щоріч. наук.-практич. конф. (м. Запоріжжя, 13-17 квітня 2026 р.). Запоріжжя: НУ «Запорізька політехніка», 2026. С. 429-431.
dc.identifier.urihttps://eir.zp.edu.ua/handle/123456789/31742
dc.language.isoen
dc.publisherНаціональний університет "Запорізька політехніка"
dc.subjectбіотип
dc.subjectбіомаркер
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectекспонента Герста
dc.subjectbiotype
dc.subjectbiomarker
dc.subjectmachine learning
dc.subjectHurst exponent
dc.titleПідходи машинного навчання до класифікації біотипів з використанням ознак експонента Герста: методологічна оцінка
dc.title.alternativeMachine learning approaches to biotype classification using Hurst exponent features: a methodological evaluation
dc.typeThesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
S_429 Ternytskyi.pdf
Size:
146.75 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

Тиждень науки-2026. Факультет комп’ютерних наук і технологій