Отрывок: Результаты исследования влияния параметров алгоритма на его качественные и скоростные характеристики показали, что выбор типа метрики не оказывает существенного влияния на качество самоорганизации, число нейронов определяется количеством тематических классов Информационные технологии дистанционного зондирования Земли и обработка изображений VII Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2021) 022292 (но при этом может быть уменьш...
Название : | Кластеризация пикселей многозональных снимков земной поверхности с использованием нейронной сети |
Авторы/Редакторы : | Севастьянова Н. Ю. Иванов О. Ю. |
Дата публикации : | 2021 |
Библиографическое описание : | Севастьянова, Н. Ю. Кластеризация пикселей многозональных снимков земной поверхности с использованием нейронной сети. - Текст : электронный / Н. Ю. Севастьянова, О. Ю. Иванов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.]. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника РАН. - 2021. - Т. 2. - С. 022292 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\469427 |
Ключевые слова: | дистанционное зондирование Земли космические снимки земной поверхности автономная классификация объектов алгоритм ISODATA алгоритмы кластеризации самоорганизующиеся сети конкурентного типа нейросетевой алгоритм нейронные сети |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
45paper022292.pdf | 714.32 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.