Academic Journal
Προβολή σε EDS

Применение метода экстремального обучения нейронной сети для классификации областей изображения

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Τίτλος: Применение метода экстремального обучения нейронной сети для классификации областей изображения
Στοιχεία εκδότη: 2013.
Έτος έκδοσης: 2013
Θεματικοί όροι: экстремальное обучение, радиоэлектроника, области изображения, метод экстремального обучения, классификация, нейронные сети, распознавание изображения, технические науки
Περιγραφή: Рассмотрен способ классификации областей изображения, основанный на обучении нейронной сети прямого распространения с помощью метода экстремального обучения (ELM, Extreme Learning Machine)
Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова
yes
Τύπος εγγράφου: Article
Γλώσσα: Russian
Σύνδεσμος πρόσβασης: https://openrepository.ru/article?id=3042
Αριθμός Καταχώρησης: edsair.httpsopenrep..0f1025d6f386e3e5fc630694bcf2595f
Βάση Δεδομένων: OpenAIRE
FullText Text:
  Availability: 0
Header DbId: edsair
DbLabel: OpenAIRE
An: edsair.httpsopenrep..0f1025d6f386e3e5fc630694bcf2595f
RelevancyScore: 766
AccessLevel: 3
PubType: Academic Journal
PubTypeId: academicJournal
PreciseRelevancyScore: 766.397033691406
IllustrationInfo
Items – Name: Title
  Label: Title
  Group: Ti
  Data: Применение метода экстремального обучения нейронной сети для классификации областей изображения
– Name: Publisher
  Label: Publisher Information
  Group: PubInfo
  Data: 2013.
– Name: DatePubCY
  Label: Publication Year
  Group: Date
  Data: 2013
– Name: Subject
  Label: Subject Terms
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22экстремальное+обучение%22">экстремальное обучение</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22радиоэлектроника%22">радиоэлектроника</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22области+изображения%22">области изображения</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22метод+экстремального+обучения%22">метод экстремального обучения</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22классификация%22">классификация</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22нейронные+сети%22">нейронные сети</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22распознавание+изображения%22">распознавание изображения</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22технические+науки%22">технические науки</searchLink>
– Name: Abstract
  Label: Description
  Group: Ab
  Data: Рассмотрен способ классификации областей изображения, основанный на обучении нейронной сети прямого распространения с помощью метода экстремального обучения (ELM, Extreme Learning Machine)<br />Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова<br />yes
– Name: TypeDocument
  Label: Document Type
  Group: TypDoc
  Data: Article
– Name: Language
  Label: Language
  Group: Lang
  Data: Russian
– Name: URL
  Label: Access URL
  Group: URL
  Data: <link linkTarget="URL" linkTerm="https://openrepository.ru/article?id=3042" linkWindow="_blank">https://openrepository.ru/article?id=3042</link>
– Name: AN
  Label: Accession Number
  Group: ID
  Data: edsair.httpsopenrep..0f1025d6f386e3e5fc630694bcf2595f
PLink https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.httpsopenrep..0f1025d6f386e3e5fc630694bcf2595f
RecordInfo BibRecord:
  BibEntity:
    Languages:
      – Text: Russian
    Subjects:
      – SubjectFull: экстремальное обучение
        Type: general
      – SubjectFull: радиоэлектроника
        Type: general
      – SubjectFull: области изображения
        Type: general
      – SubjectFull: метод экстремального обучения
        Type: general
      – SubjectFull: классификация
        Type: general
      – SubjectFull: нейронные сети
        Type: general
      – SubjectFull: распознавание изображения
        Type: general
      – SubjectFull: технические науки
        Type: general
    Titles:
      – TitleFull: Применение метода экстремального обучения нейронной сети для классификации областей изображения
        Type: main
  BibRelationships:
    IsPartOfRelationships:
      – BibEntity:
          Dates:
            – D: 01
              M: 01
              Type: published
              Y: 2013
          Identifiers:
            – Type: issn-locals
              Value: edsair
ResultId 1