Декомпозитивне розпізнавання символьної інформації з креслень із використанням технологій штучного інтелекту

Розроблено новий метод декомпозитивного розпізнавання креслень шляхом поетапного відокремлення з них і розпізнавання однотипних образів. Описано технологію розділення креслення на блоки графічної та символьної інформації з використанням нейронних схем. Проведено аналіз перспективних технологій штучн...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки
Datum:2008
Hauptverfasser: Кубик, О.О., Мазурець, О.В., Ковальчук, С.С.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2008
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/18682
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Декомпозитивне розпізнавання символьної інформації з креслень із використанням технологій штучного інтелекту / О.О. Кубик, О.В. Мазурець, С.С. Ковальчук // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2008. — Вип. 1. — С. 109-119. — Бібліогр.: 11 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-18682
record_format dspace
spelling Кубик, О.О.
Мазурець, О.В.
Ковальчук, С.С.
2011-04-07T19:01:23Z
2011-04-07T19:01:23Z
2008
Декомпозитивне розпізнавання символьної інформації з креслень із використанням технологій штучного інтелекту / О.О. Кубик, О.В. Мазурець, С.С. Ковальчук // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2008. — Вип. 1. — С. 109-119. — Бібліогр.: 11 назв. — укр.
XXXX-0060
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/18682
004.032.26
Розроблено новий метод декомпозитивного розпізнавання креслень шляхом поетапного відокремлення з них і розпізнавання однотипних образів. Описано технологію розділення креслення на блоки графічної та символьної інформації з використанням нейронних схем. Проведено аналіз перспективних технологій штучного інтелекту з метою визначення оптимального методу розпізнавання символьної інформації на графічних зображеннях.
It is designed new method of decompozitive recognitions of the drawings by way of the phased branch from them and recognitions of its parts. Described technology of division of the drawing on blocks of graphic and symbol information with use neural schemes. The organized analysis of perspective technologies of the artificial intelligence for the reason determinations of the optimum method of the recognition to symbol information on graphic images.
uk
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки
Декомпозитивне розпізнавання символьної інформації з креслень із використанням технологій штучного інтелекту
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Декомпозитивне розпізнавання символьної інформації з креслень із використанням технологій штучного інтелекту
spellingShingle Декомпозитивне розпізнавання символьної інформації з креслень із використанням технологій штучного інтелекту
Кубик, О.О.
Мазурець, О.В.
Ковальчук, С.С.
title_short Декомпозитивне розпізнавання символьної інформації з креслень із використанням технологій штучного інтелекту
title_full Декомпозитивне розпізнавання символьної інформації з креслень із використанням технологій штучного інтелекту
title_fullStr Декомпозитивне розпізнавання символьної інформації з креслень із використанням технологій штучного інтелекту
title_full_unstemmed Декомпозитивне розпізнавання символьної інформації з креслень із використанням технологій штучного інтелекту
title_sort декомпозитивне розпізнавання символьної інформації з креслень із використанням технологій штучного інтелекту
author Кубик, О.О.
Мазурець, О.В.
Ковальчук, С.С.
author_facet Кубик, О.О.
Мазурець, О.В.
Ковальчук, С.С.
publishDate 2008
language Ukrainian
container_title Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format Article
description Розроблено новий метод декомпозитивного розпізнавання креслень шляхом поетапного відокремлення з них і розпізнавання однотипних образів. Описано технологію розділення креслення на блоки графічної та символьної інформації з використанням нейронних схем. Проведено аналіз перспективних технологій штучного інтелекту з метою визначення оптимального методу розпізнавання символьної інформації на графічних зображеннях. It is designed new method of decompozitive recognitions of the drawings by way of the phased branch from them and recognitions of its parts. Described technology of division of the drawing on blocks of graphic and symbol information with use neural schemes. The organized analysis of perspective technologies of the artificial intelligence for the reason determinations of the optimum method of the recognition to symbol information on graphic images.
issn XXXX-0060
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/18682
citation_txt Декомпозитивне розпізнавання символьної інформації з креслень із використанням технологій штучного інтелекту / О.О. Кубик, О.В. Мазурець, С.С. Ковальчук // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2008. — Вип. 1. — С. 109-119. — Бібліогр.: 11 назв. — укр.
work_keys_str_mv AT kubikoo dekompozitivnerozpíznavannâsimvolʹnoíínformacíízkreslenʹízvikoristannâmtehnologíištučnogoíntelektu
AT mazurecʹov dekompozitivnerozpíznavannâsimvolʹnoíínformacíízkreslenʹízvikoristannâmtehnologíištučnogoíntelektu
AT kovalʹčukss dekompozitivnerozpíznavannâsimvolʹnoíínformacíízkreslenʹízvikoristannâmtehnologíištučnogoíntelektu
first_indexed 2025-12-07T18:32:29Z
last_indexed 2025-12-07T18:32:29Z
_version_ 1850875418107707392