Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/24396
Назва: Data classification of spectrum analysis using neural network
Автори: Мatviykiv, О. М.
Faitas, О. І.
Бібліографічний опис: Мatviykiv О. М. Data classification of spectrum analysis using neural network / О. М. Мatviykiv, О. І. Faitas // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2012. – № 747 : Комп'ютерні системи проектування. Теорія і практика. – С. 66–74. – Bibliography: 14 titles.
Дата публікації: 2012
Видавництво: Видавництво Львівської політехніки
Теми: neural network
ANN
Encog
Joone
FANN
Neuroph
Java
C#
LMA
Resilient Propagation
compare
spectroscopy
spectrum
classification
нейронна мережа
ANN
нейронна мережа
ANN
Encog
Joone
FANN
Neuroph
Java
C#
Левенберга–Марквардта
еластичне поширення
порівняння
спектроскопія
спектр
класифікація
Короткий огляд (реферат): This article provides the comparison of libraries neural networks. Based on this analysis was determined to develop a neural network for classification of spectra based on Encog library, because it implemented many components and gives the best result with a small number of items for training. Showed the architecture of neural networks for data classification of spectral analysis. Наведено аналіз бібліотек нейронних мереж. На основі аналізу запропоновано розробляти нейронну мережу для класифікації спектрів на основі бібліотеки Encog, оскільки вона реалізовує безліч компонентів та дає найкращий результат з невеликою кількістю даних для навчання. Подано архітектуру нейронної мережі для класифікації даних спектрального аналізу.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/24396
Тип вмісту : Article
Розташовується у зібраннях:Комп'ютерні системи проектування теорія і практика. – 2012. – №747

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
13-66-74.pdf284,41 kBAdobe PDFПереглянути/відкрити


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