Skip navigation

putin IS MURDERER

Please use this identifier to cite or link to this item: https://oldena.lpnu.ua/handle/ntb/23353
Title: Застосування штучної нейронної мережі прямого поширення сигналу для реконструкції зображень біполярної імпедансної томографії
Authors: Промович, Ю.
Bibliographic description (Ukraine): Промович Ю. Застосування штучної нейронної мережі прямого поширення сигналу для реконструкції зображень біполярної імпедансної томографії / Ю. Промович // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2012. – № 744 : Комп’ютерні науки та інформаційні технології. – С. 94–99. – Бібліографія: 11 назв.
Issue Date: 2012
Publisher: Видавництво Львівської політехніки
Keywords: імпедансна томографія
штучна нейронна мережа
реконструкція
математична модель
impedance tomography
artificial neuron network
reconstruction
mathematic model
imitation design
Abstract: Для реконструкції зображень розподілу провідності за даними томографічного експерименту біполярної імпедансної томографії (БІТ) синтезовано структуру штучної нейронної мережі (ШНМ) прямого поширення сигналу, вхідним вектором якої є дані томографічного експерименту, а вектором виходу – зображення розподілу провідності. Шляхом комп’ютерного імітаційного моделювання досліджено метод реконструкції із застосуванням нейронної мережі. The artificial neuron network (ANN) of direct extension signal was used for the conductivity distribution image reconstruction from the bipolar impedance tomography (BIT) data. An input vector of network contains tomographic experiment data and a target vector is a conductivity distribution image. The neuron network reconstruction method by a computer imitation design is investigated.
URI: https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/23353
Content type: Article
Appears in Collections:Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2012. – №744

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
15-Promovych-94-99.pdf231.37 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.