Нейроэволюционный алгоритм и программные средства для...

Main
Computers - Organization and Data Processing
Нейроэволюционный алгоритм и...

Нейроэволюционный алгоритм и программные средства для обработки изображений

Цой Ю.Р.

0 / 0

როგორ მოგეწონათ ეს წიგნი?

როგორი ხარისხისაა ეს ფაილი?

ჩატვირთეთ, ხარისხის შესაფასებლად

როგორი ხარისხისაა ჩატვირთული ფაილი?

კატეგორია:

Computers - Organization and Data Processing

წელი:

2007

ენა:

russian

გვერდები:

209

ფაილი:

PDF, 2.72 MB

IPFS:

,

russian, 2007

ონლაინ წაკითხვა

ხორციელდება კონვერტაციის -ში

კონვერტაციის -ში ვერ მოხერხდა

შესაძლოა დაგაინტერესოთ

Грузман И.С., Киричук В.С., и др. — Цифровая обработка изображений в информационных системах

Ильясова — Оценивание геометрических параметров биомедицинских диагностических изображений

Тропченко А.Ю., Тропченко А.А. — Методы вторичной обработки и распознавания изображений.

Тропченко А.А., Тропченко А.Ю. — Методы вторичной обработки и распознавания изображений: Учебное пособие

Коллектив авторов — Интеллектуализация инфокоммуникационных систем. Ч. 1: учебное пособие

Бодянский Е.В., Руденко О.Г. — Искусственные нейронные сети архитектуры, обучение, применения

Андреев А.Л., Ярышев С.Н. — Методы моделирования ОЭС с многоэлементными анализаторами изображения. Методические указания к лабораторным работам

Спицын В.Г., Цой Ю.Р. — Интеллектуальные системы: Учебное пособие

— Техническое зрение в системах управления мобильными объектами - 2010

— Техническое зрение в системах управления - 2012

— Техническое зрение в системах управления - 2011

Клепиков В.Б. — Применение методов нейронных сетей и генетических алгоритмов в решении задач управления электроприводами

Васильев К.К., Крашенинников В.Р. — Статистический анализ изображений

Тропченко А.А., Тропченко А.Ю. — Методы вторичной обработки и распознавания изображений

Юдин Д.А., Магергут В.З. — Системы технического зрения для мониторинга процесса обжига во вращающихся печах

Вороновкий Г.К. — Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности (текст)

— Лекции по нейроинформатике 2007. Часть 2

Бзаславский П.И. — Интернет-математика 2007: Сборник работ участников конкурса научных проектов по информационному поиску

Ильясова — Оценивание геометрических параметров биомедицинских диагностических изображений

Лебедев Д.С. (ред) — Иконика. Цифровая обработка и фильтрация изображений

Аль-Хулейди Н. А. — Система обработки и нейросетевого анализа биоэлектрических сигналов для решения задач медицинской диагностики: автореферат диссертации на соиск. учен. степ. канд. техн. наук: спец.: 05.12.04 - Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения

Гашников М. В. — Компьютерная обработка картографических и спутниковых изображений [Электронный ресурс] : электрон. учеб. пособие

Сойфер В.А. (ред) — Методы компьютерной обработки изображений

Мансуров А.В. — Алгоритмы обработки данных радиоволнового дистанционного зондирования поверхности земли(Автореферат)

Василейский А.С. — Исследование методов совмещения видеоданных дистанционного зондирования(Автореферат)

Ташлинский А.Г. — Оценивание параметров пространственных деформаций последовательностей изображений

Сапунов Г.В. — Система автоматического распознавания речевых команд для параллейных архитектур

Коллектив авторов — Васильев, К. К. Статистический анализ изображений

Сыромятников В. П. — Структуры и алгоритмы обработки данных: Практикум

— Математические методы распознавания образов (ММРО-11): Сборник докладов 11-й Всероссийской конференции

— Математические методы распознавания образов (ММРО-12): Сборник докладов 12-й Всероссийской конференции

Андреев А.Л., Ярышев С.Н. — Методы моделирования ОЭС с многоэлементными анализаторами изображения: Методические указания к лабораторным работам

Коллектив авторов — Методы обработки аэрокосмической информации

Рейнхард Клетте — Компьютерное зрение Теория и алгоритмы

Еремеев В.В. (ред.) — Современные технологии обработки данных дистанционного зондирования Земли

საკვანძო ფრაზები

популяции

изображений

алгоритма

изображения

обработки

результаты

структуры

параметров

значения

нейронов

использованием

качества

количество

эволюционного

результатов

обучения

позволяет

использование

кроссинговера

алгоритмов

операторов

алгоритм

приспособленности

использования

соответственно

настройки

переменных

окрестности

пикселей

вычисления

хромосом

адаптации

зависимости

результате

скрещивания