1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск
  4. Журнал «Информационные технологии»
  5. Выпуск 2015 г. Том 21. № 4
Обработка сигналовраспределеннойволоконно-оптическойсети дляраспознаваниядинамических образовс применениемнейронных сетей Кульчин Ю. Н.Ким А. Ю.Ноткин Б. С.2015 год

Обработка сигналов распределенной волоконно-оптической сети для распознавания динамических образов с применением нейронных сетей
статья из журнала

Заказать копию статьи
База данных: Каталог библиотеки СФУ (О-230)
Библиографическое описание: Обработка сигналов распределенной волоконно-оптической сети для распознавания динамических образов с применением нейронных сетей / Ю. Н. Кульчин [и др.]. - (Нейросетевые технологии) (Нейросетевые технологии). - Текст : непосредственный // Информационные технологии. - 2015. - Т. 21, № 4. - С. 312-319. - Библиогр.: с. 319 (10 назв.). - ISSN 1684-6400.
Аннотация: Рассматриваются способы, методы и алгоритмы обработки сигналов распределенной волоконно-оптической измерительной сети и формирование с их помощью моделей образов в виде набора характерных признаков или главных компонент для совокупностей зарегистрированных состояний движущегося идентифицируемого объекта.
Год издания: 2015
Авторы: Кульчин Ю. Н. , Ким А. Ю. , Ноткин Б. С. , Люхтер А. Б.
Источник: Информационные технологии
Выпуск: Т. 21, № 4
Номера страниц: 312-319
Количество экземпляров:
  • Абонемент научной литературы (пр. Свободный, 79, Б1-14): свободно 1 из 1 экземпляров

Похожие публикации

Волоконно-оптическиебрэгговские решеткикакспектрально-селективные элементы приобработке сигналаволоконно… Веснин Владимир ЛеонидовичНизаметдинов Азат МаратовичИванов Олег Витальевич2018 год

Волоконно-оптические брэгговские решетки как спектрально-селективные элементы при обработке…

  • Веснин Владимир Леонидович и др.
  • 2018 год
Принципысамомаршрутизациисигналов ваналого-цифровомпреобразователе наоснове однослойнойнейронной сети Макагонов Н. Г.Посягин А. И.Южаков А. А.2016 год

Принципы самомаршрутизации сигналов в аналого-цифровом преобразователе на основе однослойной…

  • Макагонов Н. Г. и др.
  • 2016 год

Классификация сигналов с использованием технологии нейронных сетей

  • Сторожок Е. А. и др.
  • 2022 год
Современныесверточные нейронныесети для обнаруженияи распознаванияобъектов Ерохин Д. Ю.Ершов М. Д.2018 год

Современные сверточные нейронные сети для обнаружения и распознавания объектов

  • Ерохин Д. Ю. и др.
  • 2018 год
Построчнаяидентификацияпараметровволоконно-оптическихизмерительных сетей Денисов И. В.Седова Н. А.Седов В. А.2020 год

Построчная идентификация параметров волоконно-оптических измерительных сетей

  • Денисов И. В. и др.
  • 2020 год
Применениеволоконно-оптическихизмерительных сетеймониторингапротяженныхдеформационных полейпри построении… Крюков И. Н.Денисов И. В.Кипер А. В.2017 год

Применение волоконно-оптических измерительных сетей мониторинга протяженных деформационных полей…

  • Крюков И. Н. и др.
  • 2017 год
Автоматическоераспознаваниецифровой модуляциирадиосигналов спомощью многослойнойнейронной сети покумулянтным… Дам В. Н.2016 год

Автоматическое распознавание цифровой модуляции радиосигналов с помощью многослойной нейронной…

  • Дам В. Н.
  • 2016 год
Алгоритмы быстройобработки сигналовволоконно-оптическогоинтерферометра Фабри- Перо Зотов Алексей МихайловичКороленко Павел ВасильевичЯцеев Василий Артурович2018 год

Алгоритмы быстрой обработки сигналов волоконно-оптического интерферометра Фабри - Перо

  • Зотов Алексей Михайлович и др.
  • 2018 год

Показать ещё

Параметрическийанализ измененийтоков питающей линиитяговой сетипостоянного тока сиспользованиемнейронных сетей Гречишников ВикторАлександровичКуров Никита ДмитровичКуров Дмитрий Александрович2021 год

Параметрический анализ изменений токов питающей линии тяговой сети постоянного тока с…

  • Гречишников Виктор Александрович и др.
  • 2021 год
Обработка икодирование речевыхсигналов с помощьюискусственныхнейронных сетей Кириллов С. Н.Сазонова Е. С.2017 год

Обработка и кодирование речевых сигналов с помощью искусственных нейронных сетей

  • Кириллов С. Н. и др.
  • 2017 год
Рекуррентныенейронные сети вкачестве моделейнелинейныхдинамических систем Соловьева Е. Б.2018 год

Рекуррентные нейронные сети в качестве моделей нелинейных динамических систем

  • Соловьева Е. Б.
  • 2018 год
Применение сверточныхнейронных сетей дляобнаружения ираспознаванияискусственныхкосмических иназемных объектов Павлов В. А.2019 год

Применение сверточных нейронных сетей для обнаружения и распознавания искусственных космических и…

  • Павлов В. А.
  • 2019 год
Оценка направленияприхода сигнала сиспользованиемискусственныхнейронных сетеймаксимальногоправдоподобия Шевгунов Т. Я.Ефимов Е. Н.Филимонова Д. Е.2017 год

Оценка направления прихода сигнала с использованием искусственных нейронных сетей максимального…

  • Шевгунов Т. Я. и др.
  • 2017 год
Распознавание аритмийс помощьюискусственныхнейронных сетей Нашван Амин Аль-ХулейдиИсаков Роман ВладимировичСушкова Людмила Тихоновна2012 год

Распознавание аритмий с помощью искусственных нейронных сетей

  • Нашван Амин Аль-Хулейди и др.
  • 2012 год
Рекуррентнаянейронная сеть соструктурой слоев ввиде двойной спирали Осипов В. Ю.2014 год

Рекуррентная нейронная сеть со структурой слоев в виде двойной спирали

  • Осипов В. Ю.
  • 2014 год
Метод синтезацифровой антеннойрешетки с логическойобработкой сигналов Мищенко С. Е.Шацкий В. В.Башлы П. Н.2021 год

Метод синтеза цифровой антенной решетки с логической обработкой сигналов

  • Мищенко С. Е. и др.
  • 2021 год