Сводный каталог книг

[Текст] : Учебное пособие для вузов / Н. Г. Рамбиди, Е. П. Гребенников, А. И. Адамацкий и др. ; Под ред. Н. Г. Рамбиди. - Москва : ИПРЖР, 2002. - 223 с. : ил. - (Нейрокомпьютеры и их применение ; кн.33). - Библиогр.: с. 211-223. - Авт. указ. на обороте тит. л. - Изд. осуществлено при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований по проекту N 02-07-95007-Д. - ISBN 5-93108-014-7 : 37.50 р., 210.00 р.

УДК	007.001.362

ББК Е071.3я73-1 + З818с116я73-1

Аннотация: Изложены современные представления о возможностях реализации нейросетевых устройств на основе принципов, определяющих обработку информации биомолекулярными и биологическими объектами. Представлен богатый авторский экспериментальный материал по исследованию нейросетевых устройств на основе бактериородопсина, рассмотрены устройства на основе реакционно-диффузионных сред. Продемонстрированы возможности их эффективного использования для решения задач высокой вычислительной сложности (распознавание образов, обработка изображений, задачи оптимизации, управление мобильными роботами). Для научных и инженерно-технических работников, занимающихся исследованиями и проектированием нейросетевых устройств, преподавателей и студентов физических специальностей.

Держатели документа:
ИВМ СО РАН : 660036, Красноярск, Академгородок, 50, стр.44

Доп.точки доступа:
Рамбиди, Николай Георгиевич \ред.\
Экземпляры всего: 1
ИВМ-Фонд (1), ИБФ-ООН
Свободны: ИВМ-Фонд (1)

[Текст] : монография / Н. Г. Федотов. - Москва : Физмалит, 2009. - 303 с. : ил. - Библиогр.: с. 291-300. - ISBN 978-5-9221-0996-3 : 126.85 р., 126.85 р.

ГРНТИ	28.23
УДК	681.39	007.001.362

ББК З 973.2 + З 973.235-01

Аннотация: В книге предлагается новая теория признаков распознавания образов на основе стохастической геометрии и функционального анализа, которая позволяет формировать конструктивные признаки распознавания нового класса - триплетные признаки. Источником формирования триплетных признаков является введенное автором новое геометрическое преобразование, связанное со сканированием изображений по сложным траекториям. Построена с единых позиций объединенная теория признаков распознавания и предварительной обработки изображений, пригодная для создания мощных самонастраивающихся систем распознавания образов. Приведены примеры эффективного применения теории в области геологии, медицинской и технической диагностики, нанотехнологии, биометрии. Научным работникам, аспирантам и студентам старших курсов, специализирующимся в области теоретической информатики и кибернетики.

Держатели документа:
ИВМ СО РАН : 660036, Красноярск, Академгородок, 50, стр.44
Центральная научная библиотека КНЦ СО РАН : 660036, г. Красноярск, Академгородок, 50
Экземпляры всего: 2
ИВМ-Фонд (1), ЦНБ-АБ (1)
Свободны: ИВМ-Фонд (1), ЦНБ-АБ (1)

[Текст] : монография / Н. Г. Федотов. - Москва : Физматлит, 2010. - 303 с. : ил. - Библиогр.: с. 291-300. - ISBN 978-5-9221-0996-3 : 448.80 р., 448.80 р.

ГРНТИ	28.23
УДК	681.39	007.001.362

ББК З 973.2 + З 973.235-01

Аннотация: В книге предлагается новая теория признаков распознавания образов на основе стохастической геометрии и функционального анализа, которая позволяет формировать конструктивные признаки распознавания нового класса - триплетные признаки. Источником формирования триплетных признаков является введенное автором новое геометрическое преобразование, связанное со сканированием изображений по сложным траекториям. Построена с единых позиций объединенная теория признаков распознавания и предварительной обработки изображений, пригодная для создания мощных самонастраивающихся систем распознавания образов. Приведены примеры эффективного применения теории в области геологии, медицинской и технической диагностики, нанотехнологии, биометрии. Научным работникам, аспирантам и студентам старших курсов, специализирующимся в области теоретической информатики и кибернетики.

Держатели документа:
ИВМ СО РАН : 660036, Красноярск, Академгородок, 50, стр.44
Центральная научная библиотека КНЦ СО РАН : 660036, г. Красноярск, Академгородок, 50
Экземпляры всего: 2
ИВМ-Фонд (1), ЦНБ-АБ (1)
Свободны: ИВМ-Фонд (1), ЦНБ-АБ (1)