DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Промович, Ю. | - |
dc.date.accessioned | 2014-02-10T14:49:35Z | - |
dc.date.available | 2014-02-10T14:49:35Z | - |
dc.date.issued | 2012 | - |
dc.identifier.citation | 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. | uk_UA |
dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/23353 | - |
dc.description.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. | uk_UA |
dc.language.iso | ua | uk_UA |
dc.publisher | Видавництво Львівської політехніки | uk_UA |
dc.subject | імпедансна томографія | uk_UA |
dc.subject | штучна нейронна мережа | uk_UA |
dc.subject | реконструкція | uk_UA |
dc.subject | математична модель | uk_UA |
dc.subject | impedance tomography | uk_UA |
dc.subject | artificial neuron network | uk_UA |
dc.subject | reconstruction | uk_UA |
dc.subject | mathematic model | uk_UA |
dc.subject | imitation design | uk_UA |
dc.title | Застосування штучної нейронної мережі прямого поширення сигналу для реконструкції зображень біполярної імпедансної томографії | uk_UA |
dc.type | Article | uk_UA |
Appears in Collections: | Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2012. – №744
|