Showing 1 - 20 results of 57 for search '"самоорганизующиеся карты Кохонена"', query time: 0.81s Refine Results
  1. 1
    Academic Journal

    Subject Geographic: USPU

    Relation: Политическая лингвистика. 2022. № 5 (95)

  2. 2
  3. 3
  4. 4
  5. 5
  6. 6
    Academic Journal

    Source: Radio Engineering; № 2 (2018); 13-28 ; Радиостроение; № 2 (2018); 13-28 ; 2587-926X

    File Description: application/pdf

    Relation: https://www.radiovega.su/jour/article/view/134/150; Клочков В.В., Никитова А.К. Методы прогнозирования спроса на беспилотные летательные аппараты и работы по воздушному патрулированию // Проблемы прогнозирования. 2007. № 6. С. 144-152.; Каримов А.Х. Цели и задачи, решаемые беспилотными авиационными комплексами нового поколения // Тр. МАИ: электрон. журн. 2011. № 47. С.5. Режим доступа: http://trudymai.ru/upload/iblock/65b/tseli-i-zadachi_-reshaemye-bespilotnymi-aviatsionnymi-kompleksami-novogo-pokoleniya.pdf (дата обращения 19.10.2017).; Галеев Э.И. Применение беспилотных летательных аппаратов в землеустройстве и в кадастровой деятельности // Аграрная наука в инновационном развитии АПК: Междунар. науч.- практ. конф. в рамках XXVI Междунар. специализиров. выставки "Агрокомплекс - 2016". Ч. 1: Инновационные технологии в агрономии и лесном хозяйстве. Землеустройство и природообустройство в современных условиях: Сб. тр. Уфа: Изд-во Башкир. гос. аграр. ун-та, 2016. С. 281 – 285.; Воропаев Н.П. Применение беспилотных летательных аппаратов в интересах МЧС России // Вестник Санкт-Петербург. ун-та гос. противопожарной службы МЧС России. 2014. № 4. С. 13-17.; Хлопков Ю.И., Дорофеев Е.А., Зея Мьо Мьинт, Поляков М.С., Хлопков А.Ю., Агаева И. Разработка нейронных сетей для расчета аэродинамических характеристик высокоскоростных летательных аппаратов // Фундаментальные исследования. 2013. № 11 (ч. 9). С. 1834-1840.; Бецков А.В., Прокопьев И.В. Анализ живучести беспилотного летательного аппарата // Надежность и качество сложных систем. 2014. № 2(6). С. 3–6.; Прокопьев И.В. Автоматизация системы автономного управления беспилотным летательным аппаратом // Междунар. симпозиум «Надежность и качество» (Пенза, Россия, 24-31 мая 2010 г.): Тр. Т. 1. Пенза: Изд-во Пензен. гос. ун-та, 2010. С. 420-422.; Moriarty P., Sheehy R., Doody P. Neural networks to aid the autonomous landing of a UAV on a ship // 28th Irish signals and systems conf.: ISSC 2017 (Killarney, Ireland, June 20-21, 2017): Proc. N.Y.: IEEE, 2017. Pp. 1-4. DOI:10.1109/ISSC.2017.7983613; Yimin Zhou, Jiao Wan, Zhifei Li, Zhibin Song. GPS/INS integrated navigation with BP neural network and Kalman filter // IEEE intern. conf. on robotics and biomimetics: ROBIO 2017 (Macau, China, December 5-8, 2017): Proc. N.Y.: IEEE, 2017. Pp. 2521-2526. DOI:10.1109/ROBIO.2017.8324798; Гущин С.В., Полонский А.П. Использование искусственных нейронных сетей системы SIMULINK/MATLAB в технической диагностике двигателей летательных аппаратов // Вестник Иркут. гос. техн. ун-та. 2011. № 11(58). С. 124–127.; Ефимов В.Г., Карпачев Ю.Н. Нейросетевое устройство контроля бортовых систем беспилотного летательного аппарата // Науч. вестник Моск. гос. техн. ун-та гражданской авиации. 2012. № 185. С. 27–32.; Говоренко Г.С. Обеспечение показателей надежности и качества бортовых систем управления летательных аппаратов на этапах жизненного цикла // Междунар. симпозиум «Надежность и качество» (Пенза, Россия, 23 мая – 2 июня 2011 г.): Тр. Т. 1. Пенза: Изд-во Пензен. гос. ун-та, 2011. С. 14–18.; Alireza Abbaspour, Payam Aboutalebi, Kang K. Yen, Sargolzaei A. Neural adaptive observer-based sensor and actuator fault detection in nonlinear systems: Application in UAV // ISA Trans. 2017. Vol. 67. Pp. 317-329. DOI:10.1016/j.isatra.2016.11.005; Yuepeng Chen, Cong Zhang, Qingyong Zhang, Xia Hu. UAV fault detection based on GA-BP neural network // 32nd youth academic annual conf. of Chinese Association of Automation: YAC 2017 (Hefei, China, May 19-21, 2017): Proc. N.Y.: IEEE, 2017. Pp. 806-811. DOI:10.1109/YAC.2017.7967520; Парфентьев К.В. Разработка системы распознавания изображений с использованием самоорганизующихся карт Кохонена // Молодежный науч.-техн. вестник. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2013. № 11. Режим доступа: http://sntbul.bmstu.ru/file/out/635661 (дата обращения 19.10.2017).; https://www.radiovega.su/jour/article/view/134

  7. 7
  8. 8
  9. 9
  10. 10
  11. 11
    Report

    Contributors: Аксёнов, Сергей Владимирович

    File Description: application/pdf

    Relation: Рогова Е. В. Математическое и программное обеспечение классификации классов лесов по данным дистанционного зондирования Земли : дипломный проект / Е. В. Рогова; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Институт кибернетики (ИК), Кафедра оптимизации систем управления (ОСУ); науч. рук. С. В. Аксёнов. — Томск, 2016.; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/28506

  12. 12
    Academic Journal

    Source: Системи обробки інформації. — 2014. — № 6(122). 107-111 ; Системы обработки информации. — 2014. — № 6(122). 107-111 ; Information Processing Systems. — 2014. — № 6(122). 107-111 ; 1681-7710

    File Description: application/pdf

  13. 13
    Academic Journal

    Subject Terms: ВЫСШЕЕ ОБРАЗОВАНИЕ В РФ,HIGHER EDUCATION IN RUSSIAN FEDERATION,ПРОГРАММА "5 В 100",PROGRAM "5 IN 100",МЕЖДУНАРОДНЫЕ РЕЙТИНГИ,INTERNATIONAL RATINGS,МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ УНИВЕРСИТЕТОВ,METHODS OF EVALUATION OF UNIVERSITY'S COMPETITIVENESS,КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ,ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ,ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS,САМООРГАНИЗУЮЩИЕСЯ КАРТЫ КОХОНЕНА,SELF-ORGANIZING KOHONEN MAPS,ДЕРЕВЬЯ РЕШЕНИЙ,DECISION TREES,CLUSTERING

    File Description: text/html

  14. 14
  15. 15
  16. 16
  17. 17
  18. 18
  19. 19
  20. 20