Отрывок: Для решения поставленной задачи прогнозирования положения верхнего профиля использовались три архитектуры нейронных сетей. Первая представ- ляет собой радиально-базисную сеть (GRNN, Generalized Regression Neural Networks) [3], имеющей 2 слоя – скрытый радиальный базисный слой и выход- ной линейный слой. Радиально-базисный нейрон преобразовывает расстояние от данного входного вектора до соответствующего ему "центра" по некоторому нелинейному закону (обыч...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorБолотов, М.А.-
dc.contributor.authorПеченин, В.А.-
dc.contributor.authorРузанов, Н.В.-
dc.contributor.authorКолчина, Е.Ю.-
dc.date.accessioned2018-07-09 10:04:04-
dc.date.available2018-07-09 10:04:04-
dc.date.issued2018-04-
dc.identifierDspace\SGAU\20180705\70444ru
dc.identifier.citationПерспективные информационные технологии (ПИТ 2018) [Электронный ресурс]: труды Международной научно-технической конференции / под ред. С.А. Прохорова. – Электрон. текстовые и граф. дан. (34,4 Мбайт). – Самара: Издательство Самарского научного центра РАН, 2018. – С. 405-409ru
dc.identifier.isbn978-5-93424-817-9-
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Perspektivnye-informacionnye-tehnologii/NEIROSETEVAYa-MODEL-DLYa-PROGNOZIROVANIYa-OTNOSITELNOGO-RASPOLOZhENIYa-KONTAKTIRUUShIH-PROFILNYH-OBEKTOV-70444-
dc.language.isorusru
dc.publisherИздательство Самарского научного центраru
dc.titleНЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОТНОСИТЕЛЬНОГО РАСПОЛОЖЕНИЯ КОНТАКТИРУЮЩИХ ПРОФИЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВru
dc.typeArticleru
dc.textpartДля решения поставленной задачи прогнозирования положения верхнего профиля использовались три архитектуры нейронных сетей. Первая представ- ляет собой радиально-базисную сеть (GRNN, Generalized Regression Neural Networks) [3], имеющей 2 слоя – скрытый радиальный базисный слой и выход- ной линейный слой. Радиально-базисный нейрон преобразовывает расстояние от данного входного вектора до соответствующего ему "центра" по некоторому нелинейному закону (обыч...-
dc.classindex.udc004-
Располагается в коллекциях: Перспективные информационные технологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОТНОСИТЕЛЬНОГО РАСПОЛОЖЕНИЯ КОНТАКТИРУЮЩИХ ПРОФИЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ.pdf522.58 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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