Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/24396
Название: Data classification of spectrum analysis using neural network
Авторы: Мatviykiv, О. М.
Faitas, О. І.
Библиографическое описание: 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 публикации: 2012
Издательство: Видавництво Львівської політехніки
Ключевые слова: 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
Краткий осмотр (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 (Унифицированный идентификатор ресурса): http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/24396
Тип содержания: Article
Располагается в коллекциях:Комп'ютерні системи проектування теорія і практика. – 2012. – №747

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
13-66-74.pdf284,41 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.