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”

Analysis of object arrangement by means of neural networks

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F44555601%3A13430%2F01%3A00001408" target="_blank" >RIV/44555601:13430/01:00001408 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Analysis of object arrangement by means of neural networks

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this contribution a new approach to the image analysis of the systems consisting of a large number of individual objects based on neural networks is presented. This technique can profoundly simplify the image analysis of more complicated systems. Thecontribution presents and compares some morphological methods as pre-processing algorithms for neural networks, which is a principal task for a neural networks application. It has been shown that the use of the networks for the determination of the pointstructure randomness leads to successful results. The new approach was tested on simulated hard-disk models.The quality of the performance of the trained networks for real images is a subject of further investigation, now

  • Název v anglickém jazyce

    Analysis of object arrangement by means of neural networks

  • Popis výsledku anglicky

    In this contribution a new approach to the image analysis of the systems consisting of a large number of individual objects based on neural networks is presented. This technique can profoundly simplify the image analysis of more complicated systems. Thecontribution presents and compares some morphological methods as pre-processing algorithms for neural networks, which is a principal task for a neural networks application. It has been shown that the use of the networks for the determination of the pointstructure randomness leads to successful results. The new approach was tested on simulated hard-disk models.The quality of the performance of the trained networks for real images is a subject of further investigation, now

Klasifikace

  • Druh

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

  • CEP obor

    BL - Fyzika plasmatu a výboje v plynech

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2001

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Ergo (Ústí nad Labem)

  • ISSN

    1212-8317

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    2001

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    83-96

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus