Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Algoritmy neuronových sítí při analýze v aplikaci zpracování obrazů

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F08%3APU77280" target="_blank" >RIV/00216305:26220/08:PU77280 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Neural Networks Algorithms Analysis in Image Processing Application

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper describes the algorithms for construction and learning of the Radial Basis Function (RBF) and the MLP (Multi Layer Perceptron) neural networks. We compared results obtained by a using of learning algorithms LMS (Least Mean Square) and gradientalgorithms and results obtained by a using of algorithms APC-III and K-means for hidden layer contruction of RBF neural network and algorithm Back-Propagation (BP) of MLP neural network. The real technological scene for object identification by means ofMLP and RBF neural networks was simulated with digitization of two-dimensional objects.

  • Název v anglickém jazyce

    Neural Networks Algorithms Analysis in Image Processing Application

  • Popis výsledku anglicky

    The paper describes the algorithms for construction and learning of the Radial Basis Function (RBF) and the MLP (Multi Layer Perceptron) neural networks. We compared results obtained by a using of learning algorithms LMS (Least Mean Square) and gradientalgorithms and results obtained by a using of algorithms APC-III and K-means for hidden layer contruction of RBF neural network and algorithm Back-Propagation (BP) of MLP neural network. The real technological scene for object identification by means ofMLP and RBF neural networks was simulated with digitization of two-dimensional objects.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2008

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    International Transactions on Communication and Signal Processing

  • ISSN

    1738-9682

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    12

  • Číslo periodika v rámci svazku

    11

  • Stát vydavatele periodika

    KR - Korejská republika

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus