| Поле | Инд. | ПП | Название | Значение |
|---|---|---|---|---|
| Тип записи | a | |||
| Библиографический уровень | a | |||
| 001 | Контрольный номер | a77261594ee14fdead41a28aa828461f | ||
| 005 | Дата корректировки | 20230524091017.9 | ||
| 020 | a | ISBN | 978-5-00128-833-6 | |
| 040 | a | Служба первич. каталог. | НБ ТвГУ | |
| b | Код языка каталог. | rus | ||
| e | Правила каталог. | PSBO | ||
| 041 | 0_ | a | Код языка текста | rus |
| 097 | b | Оператор | Komarova.ES | |
| 100 | 1_ | a | Автор | Заблоцкая Т. Ю. |
| 245 | 10 | a | Заглавие | Алгоритм сегментации полутоновых стохастических изображений с применением биологической нейросети |
| 260 | a | Место издания | Грозный | |
| b | Издательство | АЛЕФ | ||
| 504 | a | Библиография | Библиогр.: с. 18-19 (6 назв.) | |
| 520 | 0_ | a | Аннотация | В работе представлен алгоритм сегментации полутоновых изображений с использованием модели искусственной нейронной сети на базе биологического нейрона с гистерезисными межнейронными связями для обработки низкоконтрастных стохастических изображений, который повышает качество и точность идентификации структурных паттернов изображений и упрощает задачу их распознавания при экспертном оценивании. Математическая модель биоИНС с гистерезисной функцией активации, используемая для решения задачи сегментации низкоконтрастных изображений, является универсальной и не зависит от конкретных параметров структурного рисунка изображения. |
| 653 | 0_ | a | Ключевые слова | Старый Оскол, город |
| a | Ключевые слова | Изображения | ||
| a | Ключевые слова | Нейронные сети | ||
| a | Ключевые слова | Мембранный потенциал | ||
| a | Ключевые слова | Математическая модель | ||
| 773 | 18 | a | Заголовок основной записи | Умаровские чтения |
| w | Контрольный № источника | a55d5c4aa32646e0a2f7b70ba7bdd7df | ||
| t | Название источника | Умаровские чтения - 2021 | ||
| d | Место и дата издания | Грозный ; Махачкала : АЛЕФ, 2021 | ||
| g | Прочая информация | С. 14-19 | ||
| 901 | t | Тип документа | a | |
| 920 | a | Оператор | Кома | |
| 954 | b | Дата поступления в ОК | 20230524 |