Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Kohonen networks" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Sztuczne sieci neuronowe Kohonena jako narzędzie w taksonomii paleontologicznej - metodyka oraz zastosowanie na przykładzie późnokredowych belemnitów
Artificial Kohonen neural networks as a tool in paleontological taxonomy - an introduction and application to Late Cretaceous belemnites
Autorzy:
Remin, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2074559.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Państwowy Instytut Geologiczny – Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
paleontologia
sztuczna inteligencja
sieci neuronowe Kohonena
samoorganizujących się sieci Kohonena
klasyfikacja
belemnity
górna kreda
paleontology
artificial intelligence
artificial neural networks
Kohonen neural networks
self-organizing map
classification
belemnites
Upper Cretaceous
Opis:
Artificial neural networks (ANNs), the computer software or systems that are able to "learn" on the basis of previously collected input data sets are proposed here as a new useful tool in paleontological modeling. Initially ANNs were designed to imitate the structure and function of natural neural systems such as the human brain. They are commonly used in many natural researches such as physics, geophysics, chemistry, biology, applied ecology etc. Special emphasis is put on the Kohonen self-organizing mapping algorithm, used in unsupervised networks for ordination purposes. The application of ANNs for paleontology is exemplified by study of Late Cretaceous belemnites. The Kohonen networks objectively subdivided the belemnite material] ~ 750 specimens) into consistent groups that could be treated as monospecific. The possibility of transferring these results to the language of classical statistics is also presented. Further development and possibility of use of ANNs in various areas of paleontology, paleobiology and paleoecology is briefly discussed.
Źródło:
Przegląd Geologiczny; 2008, 56, 1; 58-66
0033-2151
Pojawia się w:
Przegląd Geologiczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Pulse shape discrimination of neutrons and gamma rays using kohonen artificial neural networks
Autorzy:
Tambouratzis, T.
Chernikova, D.
Pzsit, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91759.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
shape
neutron
discrimination
gamma rays
Kohonen artificial neural networks
ANNs
linear vector quantisation
LVQ
self-organizing map
SOM
pulse shape discrimination
PSD
Opis:
The potential of two Kohonen artificial neural networks (ANNs) - linear vector quantisation (LVQ) and the self organising map (SOM) - is explored for pulse shape discrimination (PSD), i.e. for distinguishing between neutrons (n’s) and gamma rays (’s). The effect that (a) the energy level, and (b) the relative size of the training and test sets, have on identification accuracy is also evaluated on the given PSD dataset. The two Kohonen ANNs demonstrate complementary discrimination ability on the training and test sets: while the LVQ is consistently more accurate on classifying the training set, the SOM exhibits higher n/ identification rates when classifying new patterns regardless of the proportion of training and test set patterns at the different energy levels; the average time for decision making equals ˜100 μs in the case of the LVQ and ˜450 μs in the case of the SOM.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2013, 3, 2; 77-88
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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