Добровська Л. М. Можливості класифікатора зображень на основі ART1-мережі / Л. М. Добровська, І. А. Добровська // Электроника и связь. - 2016. - 21, № 2. - С. 41-48. - Бібліогр.: 6 назв. - укp.Щоб створити систему розпізнавання медичних зображень, необхідно враховувати діапазон можливих перетворень вхідного сигналу, що надходить від об'єкта спостереження. У зв'язку з цим основною вимогою для розпізнавання образів є створення такого класифікатора, який був би інваріантним щодо різних трансформацій. Задачу класифікації зображень розв'язували експериментально в середовищі системи MATLAB. Встановлено, що під час класифікації зображень за наявності не більше 40 % шуму АРТ1-мережа обирає зафіксований в асоціативній пам'яті вектор-прототип, який найбільше корелює з ним; асоціативна пам'ять на основі АРТ1-мережі за ефективністю еквівалентна асоціативній пам'яті у вигляді бінарного одношарового лінійного асоціатора на основі псевдооберненого правила; вона не здатна виконувати функції інваріантного класифікатора. Індекс рубрикатора НБУВ: З810.428
Рубрики:
Шифр НБУВ: Ж69367 Пошук видання у каталогах НБУВ Повний текст Наукова періодика України Додаткова інформація про автора(ів) публікації: (cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці) Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
|