Neural network technologies for image classification (Запись № 646764)

Подробно MARC
000 -Маркер
Поле контроля фиксированной длины 03231nla2a2200337 4500
005 - Идентификатор версии
Поле контроля фиксированной длины 20231030040739.0
035 ## - Другие системные номера
Идентификатор записи (RuTPU)RU\TPU\network\11900
100 ## - Данные общей обработки
Данные общей обработки 20160315a2015 k y0rusy50 ba
101 0# - Язык ресурса
Язык текста, звукозаписи и т.д. английский
105 ## - Поле кодированных данных: текстовые ресурсы, монографические
Кодированные данные о монографическом текстовом документе a z 101zy
135 ## - Поле кодированных данных: электронные ресурсы
Кодированные данные для электронного ресурса drcn ---uucaa
181 #0 - Поле кодированных данных: вид содержания
Код вида содержания i
182 #0 - Поле кодированных данных: средство доступа
Код средства доступа electronic
200 1# - Заглавие и сведения об ответственности
Основное заглавие Neural network technologies for image classification
Первые сведения об ответственности A. M. Korikov, A. V. Tungusova
203 ## - Вид содержания и средство доступа
Вид содержания
Средство доступа
300 ## - Общие примечания
Текст примечания Title screen
320 ## - Примечания о наличии в ресурсе библиографии/указателя
Текст примечания [References: 7 tit.]
330 ## - Резюме или реферат
Текст примечания We analyze the classes of problems with an objective necessity to use neural network technologies, i.e. representation and resolution problems in the neural network logical basis. Among these problems, image recognition takes an important place, in particular the classification of multi-dimensional data based on information about textural characteristics. These problems occur in aerospace and seismic monitoring, materials science, medicine and other. We reviewed different approaches for the texture description: statistical, structural, and spectral. We developed a neural network technology for resolving a practical problem of cloud image classification for satellite snapshots from the spectroradiometer MODIS. The cloud texture is described by the statistical characteristics of the GLCM (Gray Level Co- Occurrence Matrix) method. From the range of neural network models that might be applied for image classification, we chose the probabilistic neural network model (PNN) and developed an implementation which performs the classification of the main types and subtypes of clouds. Also, we chose experimentally the optimal architecture and parameters for the PNN model which is used for image classification. © (2015) COPYRIGHT Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE). Downloading of the abstract is permitted for personal use only.
333 ## - Примечания об особенностях распространения и использования
Текст примечания
461 #1 - Уровень набора
Идентификатор записи (RuTPU)RU\TPU\network\12028
Заглавие Proceedings of SPIE
463 #0 - Уровень физической единицы
Идентификатор записи (RuTPU)RU\TPU\network\12443
Заглавие Vol. 9680 : Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics
Сведения, относящиеся к заглавию 21st International Symposium, 22–26 June 2015, Tomsk, Russian Federation
-- [proceedings]
Первые сведения об ответственности Institute of Atmospheric Optics SB RAS ; ed. G. G. Matvienko, O. A. Romanovskii
Обозначение тома [968023, 4 p.]
Дата публикации 2015
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин электронный ресурс
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин труды учёных ТПУ
700 #1 - Имя лица – первичная ответственность
Начальный элемент ввода Korikov
Часть имени, кроме начального элемента ввода A. M.
Дополнения к именам, кроме дат radiophysicist, specialist in the field of informatics and computer technology
-- Professor of Tomsk Polytechnic University, doctor of technical sciences
Даты 1942-
Расширение инициалов личного имени Anatoly Mikhailovich
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\pers\35166
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Tungusova
Часть имени, кроме начального элемента ввода A. V.
Расширение инициалов личного имени Anna Vladimirovna
712 02 - Наименование организации – вторичная ответственность
Начальный элемент ввода Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
Структурное подразделение Институт кибернетики (ИК)
-- Кафедра автоматики и компьютерных систем (АИКС)
-- 125
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\col\18698
801 #2 - Источник записи
Страна RU
Организация 63413507
Дата составления 20160404
Правила каталогизации RCR
856 4# - Местонахождение электронных ресурсов и доступ к ним
Универсальный идентификатор ресурса http://dx.doi.org/10.1117/12.2205896
090 ## - System Control Numbers (Koha)
Koha biblioitem number (autogenerated) 646764
942 ## - Добавленные элементы ввода (Коха)
Тип документа Computer Files

Нет доступных единиц.