Powiadomienie o dostępności

Więcej informacji o Metody automatycznego rozpoznawania wzorcow

• Dane szczegółowe
• Opis
• Ulubione w innej kategorii

Opis

Przedstawiono metody automatycznego rozpoznawania wzorcow znajdujace zastosowanie zwlaszcza w zadaniach rozpoznawania obrazow, rozpoznawania mowy i rozpoznawania mowcy. Szczegolowo omowiono zastosowanie sztucznych sieci neuronowych jako klasyfikatorow. Przedstawiono m.in budowe preceptoru, regule uczenia Widrowa-Hoffa i metode wstecznej propagacji bledow. Uzyskiwane w sztucznych sieciach neuronowych rozwiazania porownano z rozwiazaniami bazujacymi na metodach bayesowskich, metodzie najwiekszej wiarygodnosci oraz idei klasyfikacji i grupowania minimalnoodleglosciowego. Oddzielna czesc ksiazki poswiecono problemom rozpoznawania na podstawie modeli ukladow generujacych obserwowane sygnaly. Do tej grupy zagadnien nalezy tworzenie przestrzeni cech zlozonej ze wspolczynnikow LPC, a takze budowa ukrytych modeli Markowa.

Szczegóły książki

Kategoria Książki po polsku Technika. Informatyka. Przemysł. Rzemiosło. Rolnictwo Technika. Mechanika techniczna Elektronika. Elektrotechnika

• Pełny tytuł: Metody automatycznego rozpoznawania wzorcow
• Autor: Wlodzimierz Kwiatkowski
• Język: Polski
• Oprawa: Miękka
• Liczba stron: 210
• EAN: 9788389968753
• ISBN: 8389968754
• ID: 12951533
• Wydawca: BEL Studio
• Waga: 350 g
• Wymiary: 240 × 170 mm
• Data wydania: January 2013

Ulubione w innej kategorii

---

---

---