Полное описание
> Литвинов, Олег Станиславович. Частотная идентификация спектров объектов с помощью нейросетей / О. С. Литвинов, Д. В. Шутяк. - Текст : непосредственный // Необратимые процессы в природе и технике : Одиннадцатая Всероссийская конференция, Москва, 26-29 января 2021 года : труды конференции: [в 2 т.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет) [и др.]. - Москва : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2021. - Т. 1. - С. 202-205. - ISBN 978-5-7038-5660-4.
| ГРНТИ | УДК | |
| 28.23.37 | 004.032.26-047.58 |
Рубрики:
Нейронные сети -- Моделирование
Кл.слова (ненормированные): нейронные сети -- сверхразрешение -- цифровой спектральный анализ -- спектральный анализ -- алгоритм Кейпона -- однослойный персептрон
Аннотация: Цель представленной работы - создание нейронной сети, способной решать задачу пеленгации со "сверхразрешением" и сравнение полученной системы с уже существующими методами, не связанными с машинным обучением.
Доп. точки доступа:
Шутяк, Д.В.
Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет)
>
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): -116275-928625)>
Шифр в сводном ЭК: a72b565c5b429b3297c459936b0f4763
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
Кокуева Ж.М. Управление проектами : учебное пособие / Ж. М. Кокуева, 2018. - 142 с. - Текст : непосредственный.Чиж М.А. Разработка методов обработки радиоголографических данных для неразрушающего контроля диэлектрических покрытий / М. А. Чиж, 2018. - 21 с. - Текст : непосредственный.Кононов Г.Н. Методы определения компонентного состава древесных тканей : учебное пособие / Г. Н. Кононов, 2018. - 40, [4] с. - Текст : непосредственный.Аринчев С.В. MSC Apex. Рекомендации для начинающих : учебное пособие / С. В. Аринчев, А. В. Гуменюк, 2018. - 36 с. - Текст : непосредственный.Хасаншин Р.Х. Интерполяционные многочлены : учебное пособие / Р. Х. Хасаншин, П. А. Ивлиев, 2018. - 46 с. - Текст : непосредственный.Ковгар А.А. Базовые средства ассемблера в языках высокого уровня : учебное пособие / А. А. Ковгар, В. П. Осипов, 2018. - 71 с. - Текст : непосредственный.Новые подходы и технологии проектирования, производства, испытаний и промышленного дизайна изделий ракетно-космической техники / Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), 2018. - 475 с. - Текст : непосредственный.Кононов Г.Н. Методы синтеза и анализа производных растительных метаболитов : учебное пособие / Г. Н. Кононов, 2018. - 35, [4] с. - Текст : непосредственный.Котов А.А. Машины и механизмы в лесном и лесопарковом хозяйстве : учебное пособие / А. А. Котов, 2018. - 86 с. - Текст : непосредственный.Белоус В.В. Редактирование базы данных через интерфейс конечного пользователя : учебное пособие / В. В. Белоус, Н. В. Пивоварова, Е. М. Смирнова, 2018. - 20 с. - Текст : непосредственный.Подготовка главы "Безопасность жизнедеятельности" выпускной квалификационной работы бакалавра : учебно-методическое пособие / Н. В. Гренц [и др.], 2018. - 24 с. - Текст : непосредственный.Вельтищев В.В. Методы имитационного моделирования систем управления движением подводного аппарата : учебное пособие / В. В. Вельтищев, А. Б. Минеев, 2018. - 122, [1] с. - Текст : непосредственный.Васильев Б.Е. Численное моделирование задач динамики и прочности деталей газотурбинных установок и двигателей : учебное пособие / Б. Е. Васильев, 2018. - 174 с. - Текст : непосредственный.Меженная Н.М. Основы теории вероятностей и математической статистики : материалы для подготовки к семинарским занятиям: учебно-методическое пособие / Н. М. Меженная, И. А. Рудаков, 2018. - 117, [1] с. - Текст : непосредственный.Никитин А.В. Иерархические структуры данных: бинарные деревья : учебное пособие / А. В. Никитин, Т. Н. Ничушкина, 2018. - 53, [1] с. - Текст : непосредственный.Васильев И.А. Исследование и проектирование комбинационных логических устройств в программной среде Multisim : учебно-методическое пособие / И. А. Васильев, Е. С. Люминарская, 2018. - 21, [5] с. - Текст : непосредственный.Инновационные технологии реновации в машиностроении : сборник трудов Международной научно-технической конференции, посвящённой 150-летию факультета "Машиностроительные технологии" и кафедры "Технологии обработки материалов" МГТУ им. Н. Э. Баумана (4-5 февраля 2019 г., Москва) / Министерство науки и высшего образования РФ, Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), 2019. - 481 с. - Текст : непосредственный.Васильев, Игорь Александрович. Основы микропроцессорной техники с элементами моделирования в среде Multisim : учебное пособие / И. А. Васильев, 2018. - 59 с. - Текст : непосредственный.Ламинина О.Г. Основы теории социальной коммуникации: введение в специальность : учебно-методическое пособие / О. Г. Ламинина, 2018. - 76 с. - Текст : непосредственный.Захаров, Михаил Николаевич. Надежность механических систем : учебно-методическое пособие / М. Н. Захаров, П. А. Ларюшкин, 2018. - 40, [3] с. - Текст : непосредственный.
Показать все результатыArtificial 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 результатыПархоменко С.С. Нейросетевое моделирование и эволюционное планирование процессов в сетях добровольных вычислений / С. С. Пархоменко, 2015. - 20 с. - Текст : непосредственный.Применение и развитие нейросетевого моделирования для решения фундаментальных задач в науке и технике : материалы Международной молодежной научно-практической конференции, 3-4 декабря 2018 года, г. Новочеркасск / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М. И. Платова [и др.], 2018. - 194 с. - Текст : непосредственный.Бутусов О.Б. Математические основы и компьютерные методы моделирования нейронных сетей : учебное пособие / О. Б. Бутусов, Н. И. Редикульцева, О. П. Никифорова, 2019. - 72 с. - Текст : непосредственный.Филиппов Ф.В. Моделирование нейронных сетей глубокого обучения : учебное пособие / Ф. В. Филиппов, 2019. - 78 с. - Текст : непосредственный.Хливненко Л.В. Практика нейросетевого моделирования / Л. В. Хливненко, 2015. - 214 с. - Текст : непосредственный.Иванов С.А. Устойчивость дискретных моделей стандартных конфигураций нейронных сетей с запаздывающими взаимодействиями : автореф. дис. .. канд. физ.-мат. наук: 05.13.18 / С. А. Иванов, 2013. - 16 с. - Текст : непосредственный.Грязин Е.А. Разработка и исследование нейросупертранспьютерных моделей биологических нейросетей : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук: 05.13.13, 05.13.16 / Е. А. Грязин, 1998. - 16 с. - Текст : непосредственный.Сергеев А.П. Введение в нейросетевое моделирование : учеб. пособие / А. П. Сергеев, Д. А. Тарасов; под общ. ред. А. П. Сергеева, 2017. - 127 с. - Текст : непосредственный.Филиппов Ф.В. Моделирование нейронных сетей на R : учеб. пособие / Ф. В. Филиппов, 2016. - 83 с. - Текст : непосредственный.Панкратов В.А. Некоторые модели клеточных нейронных сетей и их исследование : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. физ.-мат. наук: 05.13.16 / В. А. Панкратов, 2000. - 22 с. - Текст : непосредственный.Rigatos G.G. Advanced Models of Neural Networks : Nonlinear Dynamics and Stochasticity in Biological Neurons / G. G. Rigatos, 2015 r=on-line. - Текст : электронный.Щапин Д.С. Экспериментальное и теоретическое исследование автогенераторных моделей нейронных систем : автореф. дис. .. канд. физ.-мат. наук: 01.04.03 / Д. С. Щапин, 2011. - 15 с. - Текст : непосредственный.Тынченко, Вадим Сергеевич. Модели и методы распределенного проектирования искусственных нейронных сетей : монография / В. С. Тынченко, В. В. Тынченко, В. В. Кукарцев, 2021. - 196, [1] с. - Текст (визуальный) : непосредственный.Алексеева, Венера Арифзяновна. Сравнительный анализ нейросетевых моделей управления состоянием технического объекта / В. А. Алексеева. - Текст (визуальный) : непосредственный // Интегрированные системы управления : сборник научных трудов по материалам Научно-технической конференции, 18-19 мая 2021 г., Ульяновск / Акционерное общество "Концерн "Моринформсистема-Агат", Федеральный научно-производительный центр акционерное общество "Научно-производственное объединение "Марс". - Ульяновск : НПО "Марс", 2021. - с. 11-17Литвинов, Олег Станиславович. Частотная идентификация спектров объектов с помощью нейросетей / О. С. Литвинов, Д. В. Шутяк. - Текст : непосредственный // Необратимые процессы в природе и технике : Одиннадцатая Всероссийская конференция, Москва, 26-29 января 2021 года : труды конференции: [в 2 т.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет) [и др.]. - Москва : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2021. - Т. 1. - с. 202-205Сбоев, Александр Георгиевич. Нейросетевое моделирование и машинное обучение на основе экспериментальных и наблюдательных данных : специальность 05.13.18 - "Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ": автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора физико-математических наук / Сбоев Александр Георгиевич, 2021. - 47 с. - Текст : непосредственный.Зайцева М.А. Нейросетевое моделирование концентрации сухих веществ в сахарных растворах / М. А. Зайцева, Д. В. Арапов. - Текст (визуальный) : непосредственный // Современные методы прикладной математики, теории управления и компьютерных технологий (ПМТУКТ-2021) : сборник трудов Всероссийской научной конференции, Воронеж, 14-16 декабря 2021 г. / Воронежский государственный педагогический университет [и др.]. - Воронеж : Воронежский гос. пед. ун-т, 2021. - с. 45-48Истратова, Евгения Евгеньевна. Разработка цифрового двойника для проектирования пространственных решетчатых конструкций из прогрессивных материалов / Е. Е. Истратова, А. Н. Кожевников, И. В. Ермаков. - Текст (визуальный) : непосредственный // Энергосбережение и инновационные технологии в топливно-энергетическом комплексе : материалы Национальной с международным участием научно-практической конференции студентов, аспирантов, учёных и специалистов, посвященной 65-летию Тюменского индустриального университета / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Тюменский индустриальный университет. - Тюмень : ТИУ, 2021. - с. 29-32Загузина Е.Г. Построение нейросетевой модели прогнозирования платежеспособности контрагентов организации / Е. Г. Загузина. - Текст (визуальный) : непосредственный // Диджитализация учетно-аналитических и контрольных процессов в экономике : сборник научных трудов / Министерство образования, науки и молодежи Республики Крым, Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Республики Крым "Крымский инженерно-педагогический университет имени Февзи Якубова". - Симферополь : ИП Хотеева Л. В., 2020. - с. 126-129Золотухин А.В. Разработка модели нейронной сети для решения задачи распознавания объектов беспилотными погрузчиками / Золотухин А. В. ; научный руководитель В. В. Мокшин. - Текст : непосредственный // Международная молодежная научная конференция "XXV Туполевские чтения (школа молодых ученых)", посвященная 60-летию со дня осуществления Первого полета человека в космическое пространства и 90-летию Казанского Национального исследовательского технического университета им. А. Н. Туполева-КАИ, [10-11 ноября 2021 года] : материалы конференции : сборник докладов : [в 6 т.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева-КАИ, Белорусский национальный технический университет ; редакционная коллегия: Аникин И. В. [и др.]. - Казань : Изд-во ИП Сагиева А. Р., 2021. - Т. 5. - с. 286-291
Показать все результатыНеобратимые процессы в природе и технике : Одиннадцатая Всероссийская конференция, Москва, 26-29 января 2021 года : труды конференции: [в 2 т.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет) [и др.]. Т. 1, 2021. - 222, [1] с. - Текст : непосредственный.Литвинов, Олег Станиславович. Частотная идентификация спектров объектов с помощью нейросетей / О. С. Литвинов, Д. В. Шутяк. - Текст : непосредственный // Необратимые процессы в природе и технике : Одиннадцатая Всероссийская конференция, Москва, 26-29 января 2021 года : труды конференции: [в 2 т.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет) [и др.]. - Москва : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2021. - Т. 1. - с. 202-205
Необратимые процессы в природе и технике : Одиннадцатая Всероссийская конференция, Москва, 26-29 января 2021 года : труды конференции: [в 2 т.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет) [и др.]. Т. 1, 2021. - 222, [1] с. - Текст : непосредственный.Голяк, Илья Семенович. Возможности применения машинного обучения для спектрального анализа выдыхаемого человеком воздуха для возможности ранней диагностики заболеваний / И. С. Голяк, А. В. Щербакова, Д. Р. Анфимов, Е. Р. Карева [и др.]. - Текст : непосредственный // Необратимые процессы в природе и технике : Одиннадцатая Всероссийская конференция, Москва, 26-29 января 2021 года : труды конференции: [в 2 т.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет) [и др.]. - Москва : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2021. - Т. 1. - с. 184-188Литвинов, Олег Станиславович. Частотная идентификация спектров объектов с помощью нейросетей / О. С. Литвинов, Д. В. Шутяк. - Текст : непосредственный // Необратимые процессы в природе и технике : Одиннадцатая Всероссийская конференция, Москва, 26-29 января 2021 года : труды конференции: [в 2 т.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет) [и др.]. - Москва : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2021. - Т. 1. - с. 202-205Применение сверточных нейронных сетей для обнаружения беспилотных летательных аппаратов методами оптической локации в видимом и инфракрасном диапазонах спектра / А. Л. Назолин, Д. Р. Анфимов, И. С. Голяк [и др.]. - Текст : непосредственный // Необратимые процессы в природе и технике : Одиннадцатая Всероссийская конференция, Москва, 26-29 января 2021 года : труды конференции: [в 2 т.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет) [и др.]. - Москва : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2021. - Т. 1. - с. 206-209
Заказ фрагмента документа ₽