Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/103326
Название: The forward problem of spectral reflection prediction: Mutual match between framework selection and the training set volume
Авторы: Tarasov, D. A.
Milder, O. B.
Дата публикации: 2020
Издатель: American Institute of Physics Inc.
Библиографическое описание: Tarasov D. A. The forward problem of spectral reflection prediction: Mutual match between framework selection and the training set volume / D. A. Tarasov, O. B. Milder. — DOI 10.1063/5.0026740 // AIP Conference Proceedings. — 2020. — Vol. 2293. — 140011.
Аннотация: Novel technology of the color reproduction is closely related to a variety of color prediction techniques. Along with the deterministic models, those based on the use of artificial neural networks have recently begun to appear. An important problem in the application of a neural network approach is the choice of the training set and network training algorithms. In our work, we describe the results of a computational experiment where various configurations of the artificial neural networks along the different volumes of training subsamples were simultaneously determined providing a satisfactory accuracy of the spectral reflection prediction. The results show that each subsample might be mapped to a particular network configuration. © 2020 American Institute of Physics Inc.. All rights reserved.
Ключевые слова: ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
COLOR REPRODUCTION
FRAMEWORK
SPECTRAL REFLECTION PREDICTION
TRAINING SET
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/103326
Условия доступа: info:eu-repo/semantics/openAccess
Идентификатор SCOPUS: 85097997793
Идентификатор WOS: 000636709500229
Идентификатор PURE: ded6cb9d-b38a-47c2-9d46-935f6b8f1643
20391620
ISSN: 0094243X
ISBN: 9780735440258
DOI: 10.1063/5.0026740
Располагается в коллекциях:Научные публикации ученых УрФУ, проиндексированные в SCOPUS и WoS CC

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
2-s2.0-85097997793.pdf342,39 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.