ҚОЛЖАЗБАНЫ ТАНЫП БІЛУ ҮШІН ЕҢ ТИІМДІ НЕЙРОЖЕЛІЛІК МОДЕЛЬДІ ТАҢДАУДЫ НЕГІЗДЕУ

2023

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2023-128-5-241-249
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Мақалада қолжазбаның биометриялық бейнелерді танып білу үшін нейрондық желі моделін пайдалану мәселесі қарастырылады. Қолжазбаны танып білу үшін нейрондық желілер модельдерін пайдалану кезінде белгілі нейрондық жүйелерде шешілмеген, белгісіз ұзындықтағы қолжазба фрагменттерін талдау қажеттілігі проблемалардың бірі болып табылады. Бұл мәселені шешу үшін мақалада кіріс параметрлерінің белгісіз санына және жұмыс жағдайларының ерекшеліктеріне бейімделген қолжазбаны танып білу үшін ең тиімді нейрондық желі моделін таңдаудың негіздемесі ұсынылады. Бұл тиімді нейрондық желілік ақпараттық қауіпсіздік жүйелерін әзірлеудің ғылыми негізделген әдістемесінің бірінші кезеңі. Негіздеуден кейін екінші кезең жүзеге асырылады - тиімді нейрондық желі моделінің параметрлерін анықтау. Негіздеу нәтижесінде қолжазбаның биометриялық бейнелерін танып білу үшін ең тиімді нейрондық желі модельдері және олардың интегралдық тиімділік критерийінің мәні алынды.