2025-02-22T23:30:00-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-72058%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T23:30:00-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-72058%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T23:30:00-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-22T23:30:00-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Использование искусственных нейронных сетей для классификации черно-белых изображений

Использование искусственных нейронных сетей для классификации черно-белых изображений

Розглянуто проблему класифікації чорно-білих зображень. Для вирішення цієї проблеми використано апарат нейронних мереж. Проведено експерименти з нейронними мережами різних типів. За набір даних для експериментів взято базу даних факсимільних повідомлень....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Борисов, Е.С.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2008
Series:Кибернетика и системный анализ
Subjects:
Программно-технические комплексы
Online Access:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/72058
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id irk-123456789-72058
record_format dspace
spelling irk-123456789-720582014-12-17T03:02:01Z Использование искусственных нейронных сетей для классификации черно-белых изображений Борисов, Е.С. Программно-технические комплексы Розглянуто проблему класифікації чорно-білих зображень. Для вирішення цієї проблеми використано апарат нейронних мереж. Проведено експерименти з нейронними мережами різних типів. За набір даних для експериментів взято базу даних факсимільних повідомлень. 2008 Article Использование искусственных нейронных сетей для классификации черно-белых изображений/ Е.С. Борисов // Кибернетика и системный анализ. — 2008. — № 2. — С. 184-187. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/72058 519.683.004.424 ru Кибернетика и системный анализ Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Программно-технические комплексы
Программно-технические комплексы
spellingShingle Программно-технические комплексы
Программно-технические комплексы
Борисов, Е.С.
Использование искусственных нейронных сетей для классификации черно-белых изображений
Кибернетика и системный анализ
description Розглянуто проблему класифікації чорно-білих зображень. Для вирішення цієї проблеми використано апарат нейронних мереж. Проведено експерименти з нейронними мережами різних типів. За набір даних для експериментів взято базу даних факсимільних повідомлень.
format Article
author Борисов, Е.С.
author_facet Борисов, Е.С.
author_sort Борисов, Е.С.
title Использование искусственных нейронных сетей для классификации черно-белых изображений
title_short Использование искусственных нейронных сетей для классификации черно-белых изображений
title_full Использование искусственных нейронных сетей для классификации черно-белых изображений
title_fullStr Использование искусственных нейронных сетей для классификации черно-белых изображений
title_full_unstemmed Использование искусственных нейронных сетей для классификации черно-белых изображений
title_sort использование искусственных нейронных сетей для классификации черно-белых изображений
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate 2008
topic_facet Программно-технические комплексы
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/72058
citation_txt Использование искусственных нейронных сетей для классификации черно-белых изображений/ Е.С. Борисов // Кибернетика и системный анализ. — 2008. — № 2. — С. 184-187. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.
series Кибернетика и системный анализ
work_keys_str_mv AT borisoves ispolʹzovanieiskusstvennyhnejronnyhsetejdlâklassifikaciičernobelyhizobraženij
first_indexed 2023-10-18T19:02:01Z
last_indexed 2023-10-18T19:02:01Z
_version_ 1796145823989366784

Similar Items