1. Электронный научный архив УрФУ
  2. 00. Общеуниверситетские коллекции
  3. Патенты и изобретения
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/77723
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorГайнияров, И. М.ru
dc.contributor.authorФирстов, Е. А.ru
dc.contributor.authorСерков, К. В.ru
dc.date.accessioned2019-11-11T05:46:53Z-
dc.date.available2019-11-11T05:46:53Z-
dc.date.issued2019-01-15-
dc.identifier.other2018665479applnumber
dc.identifier.otherd096c37d-0c2c-4f47-8f05-87fec771240bpure_uuid
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/77723-
dc.description.abstractПрограмма предназначена для распознавания логотипов некоторых марок автомобилей. Входные данные – изображение в формате jpeg размера 32x32 пиксела, на выходе относит его к одной из трёх марок. Обучающий алгоритм программы основан на методе обратного распространения ошибки (англ. Backpropagation). При обучении на тренировочной базе из 100 изображений для каждой из марок программа показывает точность порядка 78% на выборке из 30 изображений логотипов этих марок, составленной из фото, в базу не входящих.ru
dc.language.isoruen
dc.subjectCOMPUTER SOFTWAREen
dc.subjectПРОГРАММА ДЛЯ ЭВМru
dc.titleНейронная сеть по распознаванию марок автомобилей из JPEG фотографий размером 32x32.ru
dc.typePatenten
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/patenten
dc.identifier.rsi39309034-
local.patent.datepriotity2018-12-28-
local.patent.datepriotity2018-12-28appldate
local.patent.number2019610625-
local.patent.ownerФедеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина»ru
local.patent.typeРегистрация программы для ЭВМru
local.patent.countryRUSen
local.identifier.pure12888102-
Располагается в коллекциях:Патенты и изобретения

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
2019610625.pdf192,15 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Статистика  Google Scholar





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