розпізнавання сигналів ЗАСОБАМИ ПЛАТФОРМИ Java
Keywords:
нейронні мережі, Java, Neuroph Studio, зображення сигналуAbstract
Представлені результати розпізнавання форми сигналів, які отримуються при скануванні поверхні композитних матеріалів. Нейронна мережа − багатошаровий перцептрон з алгоритмом зворотного поширення помилки − створюється засобами середовища Neuroph Studio.
References
1. Васильев В.В. Композиционные материалы: Справочник. / В.В.Васильев, В.Д. Протасов, В.В. Болотин и др. – М.: Машиностроение, 1990. 512 с.
2. Хайкин Саймон. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006
3. Васильев А. Н. Java. Объектно-ориентированное программирование. — СПб.: Питер, 2011. — 400 с.
4. Тархов Д.А. Нейросетевые модели и алгоритмы. Справочник. — М.: Радиотехника, 2014. — 352 с.
5. Neuroph // Neuroph Java Neural Network Framework: official website. Available at: http://neuroph.sourceforge.net.
6. Хандецкий В.С. Спектральная идентификация сигналов в дефектоскопии композитов с использованием теории статистических испытаний / Хандецкий В.С., Герасимов В.В. //Вісник ДНУ: Фізика. Радіоелектроніка. − Дніпропетровськ: − 2003. № 10. − С. 128 − 132
2. Хайкин Саймон. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006
3. Васильев А. Н. Java. Объектно-ориентированное программирование. — СПб.: Питер, 2011. — 400 с.
4. Тархов Д.А. Нейросетевые модели и алгоритмы. Справочник. — М.: Радиотехника, 2014. — 352 с.
5. Neuroph // Neuroph Java Neural Network Framework: official website. Available at: http://neuroph.sourceforge.net.
6. Хандецкий В.С. Спектральная идентификация сигналов в дефектоскопии композитов с использованием теории статистических испытаний / Хандецкий В.С., Герасимов В.В. //Вісник ДНУ: Фізика. Радіоелектроніка. − Дніпропетровськ: − 2003. № 10. − С. 128 − 132
Downloads
Published
2020-05-04
Issue
Section
Статьи
