Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/23353
Назва: Застосування штучної нейронної мережі прямого поширення сигналу для реконструкції зображень біполярної імпедансної томографії
Автори: Промович, Ю.
Бібліографічний опис: Промович Ю. Застосування штучної нейронної мережі прямого поширення сигналу для реконструкції зображень біполярної імпедансної томографії / Ю. Промович // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2012. – № 744 : Комп’ютерні науки та інформаційні технології. – С. 94–99. – Бібліографія: 11 назв.
Дата публікації: 2012
Видавництво: Видавництво Львівської політехніки
Теми: імпедансна томографія
штучна нейронна мережа
реконструкція
математична модель
impedance tomography
artificial neuron network
reconstruction
mathematic model
imitation design
Короткий огляд (реферат): Для реконструкції зображень розподілу провідності за даними томографічного експерименту біполярної імпедансної томографії (БІТ) синтезовано структуру штучної нейронної мережі (ШНМ) прямого поширення сигналу, вхідним вектором якої є дані томографічного експерименту, а вектором виходу – зображення розподілу провідності. Шляхом комп’ютерного імітаційного моделювання досліджено метод реконструкції із застосуванням нейронної мережі. The artificial neuron network (ANN) of direct extension signal was used for the conductivity distribution image reconstruction from the bipolar impedance tomography (BIT) data. An input vector of network contains tomographic experiment data and a target vector is a conductivity distribution image. The neuron network reconstruction method by a computer imitation design is investigated.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/23353
Тип вмісту : Article
Розташовується у зібраннях:Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2012. – №744

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
15-Promovych-94-99.pdf231,37 kBAdobe PDFПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.