Детальная информация

Демидова, Лилия Анатольевна. Возможностно-нечеткая сегментация изображений земной поверхности с применением генетических алгоритмов и искусственных нейронных сетей [Электронный ресурс] = Possibilistic-fuzzy segmentation of earth surface images by means of genetic algorithms and artificial neural networks / Л.А. Демидова, Н.И. Нестеров, Р.В. Тишкин. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 529 Кб) // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета = St. Petersburg state polytechnical university journal. Computer science. Telecommunications and control systems. Сер.: Информатика. Телекоммуникации. Управление: научное издание. – Санкт-Петербург, 2014. – № 3 (198). — (Вычислительные машины и программное обеспечение). — Загл. с титул. экрана. — Электронная версия печатной публикации. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текстовый файл. — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/4681.pdf>.

Дата создания записи: 04.09.2014

Тематика: Искусственный интеллект; Информационные технологии; Нейронные сети; Земля; Изображения; зондирование; сегментация; кластеризация

УДК: 004.932.1(045)

Коллекции: Общая коллекция

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (0,5 Мб) Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Рассмотрена задача сегментации изображений земной поверхности с применением интеллектуальных информационных технологий. Показана целесообразность применения генетических алгоритмов для получения субоптимальных результатов сегментации изображений с использованием алгоритмов кластеризации в условиях неопределенности. Предложено для уточнения результатов сегментации, полученных с применением алгоритмов кластеризации в условиях неопределенности, использовать инструментарий искусственных нейронных сетей.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Все Прочитать Печать Загрузить

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 384
За последние 30 дней: 3
Подробная статистика