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...
Название : | НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОТНОСИТЕЛЬНОГО РАСПОЛОЖЕНИЯ КОНТАКТИРУЮЩИХ ПРОФИЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ |
Авторы/Редакторы : | Болотов, М.А. Печенин, В.А. Рузанов, Н.В. Колчина, Е.Ю. |
Дата публикации : | Апр-2018 |
Издательство : | Издательство Самарского научного центра |
Библиографическое описание : | Перспективные 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. 405-409 |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Perspektivnye-informacionnye-tehnologii/NEIROSETEVAYa-MODEL-DLYa-PROGNOZIROVANIYa-OTNOSITELNOGO-RASPOLOZhENIYa-KONTAKTIRUUShIH-PROFILNYH-OBEKTOV-70444 |
ISBN : | 978-5-93424-817-9 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20180705\70444 |
УДК: | 004 |
Располагается в коллекциях: | Перспективные информационные технологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОТНОСИТЕЛЬНОГО РАСПОЛОЖЕНИЯ КОНТАКТИРУЮЩИХ ПРОФИЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ.pdf | 522.58 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.