Please use this identifier to cite or link to this item: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/54778
Title: Застосування класифікації для декодування інформації
Authors: Білас, О.
Томашевський, О.
Affiliation: Державний науково-дослідний інститут інформаційної інфраструктури
Bibliographic description (Ukraine): Білас О. Застосування класифікації для декодування інформації / О. Білас, О. Томашевський // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. — Львів : Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2000. — № 413 : Комп’ютерна інженерія та інформаційні технології. — С. 84–89. — (Методи й алгоритми сучасних інформаційних технологій).
Bibliographic description (International): Bilas O. Zastosuvannia klasyfikatsii dlia dekoduvannia informatsii / O. Bilas, O. Tomashevskyi // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". — Vydavnytstvo Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika", 2000. — No 413 : Kompiuterna inzheneriia ta informatsiini tekhnolohii. — P. 84–89. — (Metody y alhorytmy suchasnykh informatsiinykh tekhnolohii).
Is part of: Вісник Національного університету “Львівська політехніка”, 413 : Комп’ютерна інженерія та інформаційні технології, 2000
Journal/Collection: Вісник Національного університету “Львівська політехніка”
Issue: 413 : Комп’ютерна інженерія та інформаційні технології
Issue Date: 1-Mar-2005
Publisher: Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”
Place of the edition/event: Львів
UDC: 681.3.67
681.3
612.822
Number of pages: 6
Page range: 84-89
Start page: 84
End page: 89
Abstract: Описано принципи класифікації на основі функції віддалі Розглядається підхід до декодування повідомлень з використанням методу класифікації за критерієм найменшої відстані Запропоновано його реалізацію на основі спеціалізованого нейромережевого класифікатора.
Classification principles on the base of distance function are described. Approach to data decoding using the classification method with least distance criterion is considered. It is proposed to realize the approach using special neural network classificator.
URI: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/54778
Copyright owner: © Національний університет “Львівська політехніка”, 2000
© Орест Білас, Олег Томашевський
References (Ukraine): 1. К. Hornik Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural networks, 2:359-366, 1989.
2. Aarnoud Hoeskra and Robert P. W. Duin On the Nonlinearity of Pattern Classifiers // Proc. of the ICANN'96, pp.53-58, 1996.
3. Грицик BJl, Айзенберг H.H., Бунь PA. та ін. Нейронні та нейроподібні мережі: синтез, реалізація, застосування та майбутнє // Інформаційні технології і системи, 1998. № 1 /2. С. 15-55.
4. К.Верхаген, Р.Дёйн и др. Распознавание образов состояние и перспективы / Пер. с англ. II. Г. Гуревич, Москва, '’Радио и связь”, 1985.
5. Статистическая теория связи и ее приложение / Под ред. А.В. Балакришнана, - М., 1967.
6. Аршинов М.И., Садовский Л Е. Коды и математика. - М., 1983.
References (International): 1. K. Hornik Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural networks, 2:359-366, 1989.
2. Aarnoud Hoeskra and Robert P. W. Duin On the Nonlinearity of Pattern Classifiers, Proc. of the ICANN'96, pp.53-58, 1996.
3. Hrytsyk BJl, Aizenberh H.H., Bun PA. and other Neironni ta neiropodibni merezhi: syntez, realizatsiia, zastosuvannia ta maibutnie, Informatsiini tekhnolohii i systemy, 1998. No 1 /2. P. 15-55.
4. K.Verkhahen, R.Dein and other Raspoznavanie obrazov sostoianie i perspektivy, transl. from English II. H. Hurevich, Moskva, '’Radio i sviaz", 1985.
5. Statisticheskaia teoriia sviazi i ee prilozhenie, ed. A.V. Balakrishnana, M., 1967.
6. Arshinov M.I., Sadovskii L E. Kody i matematika, M., 1983.
Content type: Article
Appears in Collections:Комп'ютерна інженерія та інформаційні технології. – 2000. – №413



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.