Методы интеллектуального анализа данных в электронных хранилищах: генетические алгоритмы

dc.contributor.authorАсеев, Г. Г.
dc.contributor.authorАсєєв, Г. Г.
dc.contributor.authorAseyev, G. G.
dc.date.accessioned2026-06-16T11:06:26Z
dc.date.available2026-06-16T11:06:26Z
dc.date.issued2011
dc.descriptionАсеев Г. Г. Методы интеллектуального анализа данных в электронных хранилищах: генетические алгоритмы / Г. Г. Асеев // Радіоелектроніка, інформатика, управління. – 2011. – № 2 (25). – C. 82-86.
dc.description.abstractRU: Представлен один из возможных методов интеллектуального анализа данных в электронных хранилищах большого объема – генетические алгоритмы и их модификация. UK: Представлено один з можливих методів інтелектуального аналізу даних в електронних сховищах великого об’єму – генетичні алгоритми і їх модифікація. EN: One of the possible methods of data intellectual analysis in high-volume electronic depositories is presented – genetic algorithms and their modification.
dc.identifier.urihttps://eir.zp.edu.ua/handle/123456789/29617
dc.language.isoru
dc.publisherНаціональний університет «Запорізька політехніка»
dc.subjectинтеллектуальный анализ
dc.subjectэлектронное хранилище
dc.subjectнейронная сеть
dc.subjectгенетические алгоритмы
dc.subjectінтелектуальний аналіз
dc.subjectелектронне сховище
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectгенетичні алгоритми
dc.subjectintellectual analysis
dc.subjectelectronic depository
dc.subjectneuron network
dc.subjectgenetic algorithms
dc.titleМетоды интеллектуального анализа данных в электронных хранилищах: генетические алгоритмы
dc.title.alternativeМетоди інтелектуального аналізу даних в електронних сховищах: генетичні алгоритми
dc.title.alternativeMethods of intellectual analysis of data in electronic depositories: genetic algorithms
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
S_82 Aseyev.pdf
Size:
347.99 KB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

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