Полное описание
> Альес, М. Ю. Применение искусственных нейронных сетей для анализа мультиспектральных изображений / М. Ю. Альес, Е. А. Антонов, А. И. Калугин, М. Р. Зарипов. - Текст : непосредственный // Оптический журнал : ежемесячный научно-технический журнал. - 2021. - Том 88, N 8. - С. 48-53. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1023-5086.
| ГРНТИ | УДК | |
| 28.23.37 | 004.032.26 |
Рубрики:
Нейронные сети -- Применение
Машинное обучение
Кл.слова (ненормированные): мультиспектральные изображения -- свёрточные нейронные сети -- анализ изображений -- классификация изображений -- машинное обучение
Аннотация: Разработан и изготовлен макет мультиспектральной камеры, который обеспечивает получение изображений на пяти длинах волн 532, 612, 780, 850, 940 нм. Проведён анализ полученных мультиспектральных изображений. Рассмотрены алгоритмы работы искусственных нейросетей при обработке мультиспектральных изображений. Разработана свёрточная нейронная сеть для идентификации и классификации мультиспектральных изображений в режиме реального времени.
Доп. точки доступа:
Антонов, Е.А.
Калугин, А.И.
Зарипов, М.Р.
>
Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -893998-615694)>
Шифр в сводном ЭК: be9bd0351e3753355c4fe04c4c135a20
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
Artificial neural networks : сборник научных трудов / Ed. N. Morgan, 1990. - VIII,130 p. p. - Текст : непосредственный.Vemuri V.R. Artificial neural networks:concepts and control applications / V. R. Vemuri, 1992. - 509 p. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks:concepts and theory / Сост.Compl.: P. Mehra, B. W. Wah, 1992. - XI,667 p. p. - Текст : непосредственный.Tomboulian S. Introduction to a system for implementing neural net connections on SIMD architectures : монография / S. Tomboulian, S.a. - 13 p. - Текст : непосредственный.Network : Computation Neural Systems. - Журнал выходит с 1990г. - Текст : непосредственный. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский, 2004. - 343 с. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks - ICANN 2008 / SpringerLink (Online service), 2008 r=on-line.Information processing with evolutionary algorithms / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Dreyfus G. Neural networks / G. Dreyfus, 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Пак М.М. Моделирование элементов нейронных сетей на основе твердотельных нанообъектов : специальность 05.13.12 "Системы автоматизации проектирования (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / М. М. Пак, 2006. - 22 с. - Текст : непосредственный.Казанцев П.А. Разработка и исследование маршрута проектирования нейросетевого приложения с аппаратной поддержкой : специальность 05.13.01 "Системный анализ,управление и обработка информации (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / П. А. Казанцев, 2008. - 22 с. - Текст : непосредственный.Neural Computing <& >Applications. - Журнал выходит с 1993г. - Текст : непосредственный.Дулесов А.С. Нейронные сети и нейрокомпьютеры в интеллектуальных информационных системах / А. С. Дулесов, 2005. - 114 с. - Текст : непосредственный.Шибзухов З.М. Конструктивные методы обучения ЕП-нейронных сетей : монография / З. М. Шибзухов, 2004. - 123 с. - Текст : непосредственный.Нейронные сети : монография, 2001. - 182 с. - Текст : непосредственный.Пархоменко С.С. Нейросетевое моделирование и эволюционное планирование процессов в сетях добровольных вычислений / С. С. Пархоменко, 2015. - 20 с. - Текст : непосредственный.Суровцев И.С. Нейронные сети.Введение в современную информационную технологию / И. С. Суровцев, В. И. Клюкин, Р. П. Пивоварова ; Ред. И. С. Суровцев, 1994. - 224 c. - Текст : непосредственный.Квантовые нейронные сети : материалы временных коллективов, 2001. - 103 с. - Текст : непосредственный.Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс / С. Хайкин, 2016. - 1103 с. - Текст : непосредственный.Воронкин Р.А. Математическое моделирование процессов генетического поиска для повышения качества обучения нейронных сетей прямого распространения : специальность 05.13.18 "Математическое моделирование,численные методы и комплексы программ" : автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук / Р. А. Воронкин, 2004. - 18 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результатыAbe S. Support vector machines for pattern classification / S. Abe, 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Studies in computational intelligence / ed. J. Kacprzyk. Vol. 421 : Supervised learning with complex-valued neural networks / S. Suresh, N. Sundararajan, R. Savitha, 2013. - XXI, 168 p. - Текст : непосредственный.Emmert-Streib F. Information theory and statistical learning / F. Emmert-Streib, M. Dehmer, 2009 r=on-line. - Текст : электронный.Ehrenburg H.H. A finite automation learning system using genetic programming / H. H. Ehrenburg, H. A.N.van Maanen, 1994. - 38 p. - Текст : непосредственный.Adaptive agents and multi-agent systems II / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Николенко С.И. Самообучающиеся системы / С. И. Николенко, А. Л. Тулупьев, 2009. - 287 с. - Текст : непосредственный.
Вьюгин В.В. Математические основы машинного обучения и прогнозирования / В. В. Вьюгин, 2018. - 383 с. - Текст : непосредственный.Вандер Плас Д. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение / Д. Вандер Плас, 2019. - 572, [1] с. - Текст : непосредственный.Шакла Н. Машинное обучение & TensorFlow / Н. Шакла при участии К. Фрикласа; [перевод с английского А. И. Демьяникова], 2019. - 331 с. - Текст : непосредственный.Бенгфорт Б. Прикладной анализ текстовых данных на Python : машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка / Б. Бенгфорт, Р. Билбро, Т. Охеда; [перевел с английского А. Киселев], 2019. - 363, [1] с. - Текст : непосредственный.Родзин С.И. Биоэвристики: теория, алгоритмы и приложения : монография / С. И. Родзин, Ю. А. Скобцов, С. А. Эль-Хатиб, 2019. - 221 с. - Текст : непосредственный.Бхарат Рамсундар.TensorFlow для глубокого обучения : [от линейной регрессии до обучения с максимизацией подкрепления: для разработчиков систем машинного обучения] / Бхарат Рамсундар, Реза Босаг Заде; [перевод с английского А. Логунова], 2019. - 253 с. - Текст : непосредственный.Шумский С.А. Машинный интеллект : очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта / С. А. Шумский, 2019. - 239 с. - Текст : непосредственный.Методы машинного обучения : учебно-методическое пособие для обучающихся направления 09.04.02 Информационные системы и технологии очной и заочной форм обучения / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования "Донской государственный технический университет" в г. Шахты Ростовской области (ИСОиП (филиал) ДГТУ в г. Шахты), 2019. - 52 с. - Текст : непосредственный.Равичандиран С. Глубокое обучение с подкреплением на Python : OpenAI Gym и TensorFlow для профи / С. Равичандиран; [перевел с английского Е. Матвеев], 2020. - 314 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результаты| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
Artificial neural networks : сборник научных трудов / Ed. J. Diederich, 1990. - VII,141 p. p. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks : сборник научных трудов / Ed. N. Morgan, 1990. - VIII,130 p. p. - Текст : непосредственный.Vemuri V.R. Artificial neural networks:concepts and control applications / V. R. Vemuri, 1992. - 509 p. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks:concepts and theory / Сост.Compl.: P. Mehra, B. W. Wah, 1992. - XI,667 p. p. - Текст : непосредственный.Tomboulian S. Introduction to a system for implementing neural net connections on SIMD architectures : монография / S. Tomboulian, S.a. - 13 p. - Текст : непосредственный.Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский, 2004. - 343 с. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks - ICANN 2008 / SpringerLink (Online service), 2008 r=on-line.Information processing with evolutionary algorithms / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Dreyfus G. Neural networks / G. Dreyfus, 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Гордеев Л.С. Применение искусственных нейронных сетей в задачах химической технологии / Л. С. Гордеев, М. Б. Глебов, 1998. - 120 с. - Текст : непосредственный.Лузянина Т.В. Synchronization in an oscillator neural network model with time delayed coupling : препринт / Т. В. Лузянина, 1992. - 20 с. - Текст : непосредственный.Барцев С.И. Сравнительные свойства адаптивных сетей с полярными и неполярными синапсами / С. И. Барцев, Ю. П. Ланкин, 1993. - 26 с . - Текст : непосредственный.Пак М.М. Моделирование элементов нейронных сетей на основе твердотельных нанообъектов : специальность 05.13.12 "Системы автоматизации проектирования (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / М. М. Пак, 2006. - 22 с. - Текст : непосредственный.Bernatzki A. Geometrische Interpretation neuronaler Netze / A. Bernatzki, 1999. - 123 S. - Текст : непосредственный.Казанцев П.А. Разработка и исследование маршрута проектирования нейросетевого приложения с аппаратной поддержкой : специальность 05.13.01 "Системный анализ,управление и обработка информации (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / П. А. Казанцев, 2008. - 22 с. - Текст : непосредственный.Волгин Л.И. Комплементарная алгебра и предикатная алгебра выбора / Л. И. Волгин, 1996. - 68 c. - Текст : непосредственный.Волгин Л.И. Векторная комплементарная алгебра и ее применения / Л. И. Волгин, 1996. - 50 c. - Текст : непосредственный.Тарасов А.М. Математическое моделирование, сети Петри и их использование при описании функционирования нейронных сетей в ЭВМ, робототехники : препринт / А. М. Тарасов, В. В. Подлубный, 1995. - 21 c. - Текст : непосредственный.Дулесов А.С. Нейронные сети и нейрокомпьютеры в интеллектуальных информационных системах / А. С. Дулесов, 2005. - 114 с. - Текст : непосредственный.Шибзухов З.М. Конструктивные методы обучения ЕП-нейронных сетей : монография / З. М. Шибзухов, 2004. - 123 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результатыОптический журнал. - Журнал, 2021г. т. 88 № 8. - Текст : непосредственный.Альес М.Ю. Применение искусственных нейронных сетей для анализа мультиспектральных изображений / М. Ю. Альес, Е. А. Антонов, А. И. Калугин, М. Р. Зарипов. - Текст : непосредственный // Оптический журнал : ежемесячный научно-технический журнал / Государственный оптический институт им. С. И. Вавилова, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики. Факультет технологического менеджмента и инноваций, Кафедра финансового менеджмента и аудита, Оптическое общество им. Д.С. Рождественского. - С.-Петербург : Гос. оптич. ин-т им. С.И. Вавилова, 2021. - Том 88 N 8.- С.48-53.
Оптический журнал. - Журнал, 2021г. т. 88 № 8. - Текст : непосредственный.Альес М.Ю. Применение искусственных нейронных сетей для анализа мультиспектральных изображений / М. Ю. Альес, Е. А. Антонов, А. И. Калугин, М. Р. Зарипов. - Текст : непосредственный // Оптический журнал : ежемесячный научно-технический журнал / Государственный оптический институт им. С. И. Вавилова, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики. Факультет технологического менеджмента и инноваций, Кафедра финансового менеджмента и аудита, Оптическое общество им. Д.С. Рождественского. - С.-Петербург : Гос. оптич. ин-т им. С.И. Вавилова, 2021. - Том 88 N 8.- С.48-53.
Заказ фрагмента документа ₽