Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Mueller, P." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Klasyfikacja chronionych w Polsce motyli z rodziny Papilionidae z wykorzystaniem wybranych topologii neuronowych
Classification of protected Papilionidae butterflies using selected neural network topology
Autorzy:
Boniecki, P
Mueller, W.
Nowakowski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883223.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
zbiory danych
klasyfikacja
gatunki chronione
obrazy cyfrowe
sieci neuronowe sztuczne
paziowate
Papilionidae
uczenie sie
motyle
Opis:
Celem badań było porównanie zdolności klasyfikacyjnych modeli neuronowych, uczonych dwoma różnymi metodami: wzorcową oraz bezwzorcową. Klasyfikacji poddano wybrane owady należące do rodziny „Papilionidae”, które objęte są ochroną prawną na terenie Polski. Neuronowej klasyfikacji dokonano w oparciu o informację zakodowaną w postaci zbioru dwuwymiarowych obrazów owadów. Jako cechy reprezentatywne, stanowiące podstawę do klasyfikacji, przyjęto pięć dominujących kolorów występujących w ubarwieniu motyli. W celu porównawczym wygenerowano dwie topologie neuronowe: sieć typu MLP (ang. MultiLayer Perceptron: perceptron wielowarstwowy) uczonej technikami „z nauczycielem” orazsieæ Kohonena, która była uczona metodą „beznauczyciela”.
The aim of this study was to compare the classification ability of neural models, learned with two different ways: with reference and without reference. Selected insects subjected to classification belong to the family “Papilionidae”, and are a subject to legal protection in Poland. Neural classification was based on the information encoded in the form of a file of two-dimensional images of insects. As representatives of features, which form the basis of the classification, adopted were five dominant butterflies colors. For comparison two neural topologies were generated: a network type MLP (Multilayer Perceptron) learned by method "with the teacher" and a neural network type Kohonen, which was learned by method „without a teacher”.
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2009, 03; 23-26
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies