Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://biblio.umsf.dp.ua/jspui/handle/123456789/733
Назва: Экстракция знаний из визуальной информации: опыт создания экспертной системы
Інші назви: Knowledge extraction from visual information: expert system creation
Автори: Громов, В. О.
Магас, А. С.
Ключові слова: распознавание образов
извлечение знаний
экспертная система
нейронная сеть “каскадная корреляция”
кластеризация
генетический алгоритм
pattern recognition
knowledge extraction
expert system
neural network "cascade correlation"
clustering
genetic algorithm
Дата публікації: 20-тра-2016
Видавництво: Академія митної служби України
Бібліографічний опис: 1. TACO-miner: An ant colony based algorithm for rule extraction from trained neural networks / [L. Özbakir, A. Baykasoğlu, S. Kullu, H. Yapıcı] // Expert Syst. Appl. – 2009. – Vol. 36. – № 2. – P. 295–305. 2. Nayak R. Generating rules with predicates, terms and variables from the pruned neural networks / R. Nayak // Neural Networks. – 2009. – Vol. 22. – № 4. – P. 405–414. 3. Fahlman S. E. The cascade-correlation learning architecture / S. E. Fahlman, C. Lebiere // In D. S. Touretzky (Ed.), Advances in Neural Information Processing Systems. – San Mateo : Morgan Kaufmann, 1990. – Vol. 2. – P. 524–532. 4. Hruschka E. R. Extracting rules from multilayer perceptrons in classification problems: A clustering-based approach / E. R. Hruschka, N. F. Ebecken // NeuroComputing. – 2006. – Vol. 70. – № 1. – P. 384–397.
Серія/номер: Технічні науки;2/2012
Короткий огляд (реферат): Рассматривается задача распознавания образов – отнесения фотоизображений к одному из классов. Для решения задачи использовалась как нейронная сеть типа каскадная корреляция, так и построенная на её основе (с помощью алгоритмов извлечения знаний) экспертная система. Сравнивается эффективность различных подходов к построению указанной экспертной системы.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://hdl.handle.net/123456789/733
Розташовується у зібраннях:2012/2

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
10. Громов_Магас_1.docЕлектронне видання531 kBMicrosoft WordПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.