Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=персептроны<.>)

Общее количество найденных документов : 4
Показаны документы с 1 по 4

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Черненький В. М. (докт. техн. наук, профессор, зав. кафедрой), Нарангэрэл П.
Заглавие : Использование нейронных сетей для распознавания основных элементов древних монгольских букв
Серия: Технические науки
Место публикации : Аспирант и соискатель. - 2006. - N 2. - С. 227-231 (Шифр asps/2006/2)
Примечания : Библиогр.: с. 231 (5 назв. ). - s, 2006, , rusRUMARS-asps06_000_002_0227_1Библиотека Южно-Российского государственного университета экономики и сервисаИл.: 3 рис., 3 табл.N 2. - С. 227-231asps06_000_002_0227_1, 2, 227-231
ISSN: 1608-9014
УДК : 004.4
ББК : 32.973-018
Предметные рубрики: Вычислительная техника-- Математическое обеспечение (Программирование)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): matlab (программное обеспечение)--neural network toolbox--архитектура сети--многослойные нейронные сети--нейронные сети--персептроны--распознавание символов
Аннотация: Рассмотрена структура многослойной нейронной сети, применяемой для распознавания основных элементов древних монгольских букв, и обучение сети. Приведены результаты моделирования работы нейронной сети с использованием пакета Neural Network Toolbox системы MATLAB.
Найти похожие

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Третьяков Ф. И., Серебряная Л. В.
Заглавие : Программный модуль аналитической обработки информации о клиентах компании
Серия: Научные публикации
Место публикации : Информатизация образования. - 2011. - N 3. - С.49-58: 2 ил. - ISSN 2079-522X (Шифр iobr/2011/3). - ISSN 2079-522X
Примечания : Библиогр.: с. 57-58 (6 назв. )
УДК : 004.41/.42
ББК : 32.973-018
Предметные рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): аналитическая обработка информации--аналитические модули--модули обучения--нейронные сети--искусственные сети--торговые компании--персептроны--информационные технологии--программное обеспечение
Аннотация: Метод построения модуля аналитической обработки информации о клиентах компании.
Найти похожие

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Астафуров В. Г. (доктор физико-математических наук; профессор), Скороходов А. В.
Заглавие : Нейросетевой классификатор облачности по спутниковым данным
Серия: Геоинформационные системы
Место публикации : Информационные технологии. - 2012. - № 7. - С.32-37. - ISSN 1684-6400 (Шифр inft/2012/7). - ISSN 1684-6400
Примечания : Библиогр.: с. 37 (16 назв.)
УДК : 004.7
ББК : 32.973.202
Предметные рубрики: Вычислительная техника
Вычислительные сети
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): нейронные сети--текстурные признаки--персептроны--спутниковые данные--изображения облачности
Аннотация: Предложен алгоритм классификации облачности на основе трехслойного персептрона с использованием информации о текстуре спутниковых снимков.
Найти похожие

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Джанполадов В. А. (аспирант), Гаврилов С. В.
Заглавие : Прогнозирование динамического энергопотребления за счет сквозных токов на этапе планировки физического проектирования интегральных схем с использованием машинного обучения
Серия: Интеллектуальные системы и технологии
Место публикации : Информационные технологии. - 2023. - Т. 29, № 11. - С.588-594. - ISSN 1684-6400 (Шифр inft/2023/29/11). - ISSN 1684-6400
УДК : 621.3
ББК : 31.2
Предметные рубрики: Энергетика
Электротехника в целом
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): арифметико-логические блоки--динамическая мощность--интегральные схемы--машинное обучение--многослойные персептроны--прогнозирование--регрессия--сквозные токи
Аннотация: Исследовано применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования энергопотребления ячеек за счет сквозных токов на этапе планировки физического проектирования интегральных схем с выбранной архитектурой.
Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)