Как проехать Контакты 
Библиотека
Общие сведения
Вход для зарегистрированных читателей
База данных АГРОС
Авторитетный файл наименований научных учреждений АПК
Библиотека-депозитарий ФАО
Издания ЦНСХБ
Выставки
Виртуальные выставки
Конференции
Электронные библиотеки ЦНСХБ
Сельскохозяйственная Электронная Библиотека Знаний (СЭБиЗ)
Биографическая энциклопедия ученых-аграриев
Сведения о закупках
Противодействие коррупции
Антимонопольный комплаенс
Вакансии

ЦЭБС АПК
Сводный каталог библиотек АПК
Каталоги библиотек АПК
Обменный фонд
Электронная библиотека Сводного каталога
Ведомственный экземпляр НИУ

Услуги
Информационные услуги
Избирательное распространение информации
Доставка документов
Терминал удаленного доступа
Виртуальное библиографическое обслуживание
Форум читателей ЦНСХБ
Инструкции
Транслитерация
Баннеры ФГБНУ ЦНСХБ
Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика
[Ввод запроса]

^ШХР: *EBSCO (EBSCO)
^АВТ: Chtioui Y.; Panigrahi S.; Backer L.F.
^ЗГЛ: Self-organizing map combined with a fuzzy clustering for color image segmentation of edible beans [Применение систем искусственного интеллекта с самоорганизующимся плинарованием для идентификации цветных изображений бобов фасоли, др. материалов и камней. (США)]
^ВЫХ: Transactions of the ASAE, 2003; Vol.46,N 3. - P. 831-839
^ДАТ: 2003
^ПРМ: Режим доступа:http://search.epnet.com.-Bibliogr.:p.839
+Реферат

^РЕФ: Изложен новый метод сортировки, позволяющий разделить цветные изображения на 2 однородные группы. Применялась неконтролируемая процедура, основанная на использовании нейронной сети с самоорганизующейся картой и формированием кластеров с помощью фази-логики с - усреднением (SOMFCM). Самоорганизующаяся карта дает возможность картировать цветные изображения съедобных бобов в виде соответствующей двумерной таблицы на основе нелинейной проекции. Для нахождения центров 2 кластеров к карте Кохонена применяется процедура фази-кластеринга. Полученные результаты затем сравнивались со стандартным методом пороговой сегментации. Для этого сравниваемые методики применялись при сортировке 150 цветных изображений различных по качеству бобов (хорошие, маленькие, поврежденные и раздробленные), примесей и камешков. Показано, что предложенный метод превосходит метод пространственной пороговой сегментации по эффективности сортировки объектов. Обнаружено, что при использовании данного метода размер слоя Кохонена, форма функции соседства и топология картирования не оказывают существенного влияния на эффективность сортировки. Средняя доля правильно подобранных пикселей при использовании предложенного метода составляет 93,31%, по методу пространственного дискриминирования - только 89,71%. В отличие от метода самоорганизующегося картирования метод пространственного дискриминирования не позволяет правильно разделять изображения большинства раздробленных бобов и камешков. Неконтролируемые нейронные сети обладают возможностью использования для дальнейшего совершенствования различных применений компьютерной визуализации в с.-х. производстве.

^TRN: 200424
^ВИД: Статья из книги
^ЯЗК: Английский
+Индексирование



  назад   Главная страница ЦНСХБ  

Все права защищены 1998-2021 год ©Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Центральная научная сельскохозяйственная библиотека»