Электронная библиотека СурГУ

     

Детальная информация

Классификация состояния растений с использованием адаптивной нейро-нечеткой инференционной системы (ANFIS) = Classifying plants’ health using an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) / В. В. Брыкин, М. Я. Брагинский, Д. В. Тараканов, И. Л. Назарова. — 1 файл (543615 байт). — Электронные текстовые данные. — DOI 10.35266/1999-7604-2024-2-3. — Текст (визуальный): электронный // Вестник кибернетики [Электронный ресурс] / учредитель журнала: Бюджетное учреждение высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры "Сургутский государственный университет". – Сургут. – 2024. – С. 23-30. — Заглавие с титульного экрана. — Электронная версия печатной публикации. — Коллекция: Научные журналы СурГУ. — Системные требования: Windows XP SP3/Vista/7/8/10 и выше ; процессоры с тактовой частотой не ниже 1,2 ГГц ; Adobe Acrobat Reader. — <URL:https://elib.surgu.ru/all/publ/943>.

Дата создания записи: 21.06.2024

Тематика: Нейронные сети; Логистическая регрессия; Цифровые изображения

Коллекции: Научные журналы СурГУ

Разрешенные действия: Прочитать

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть НБ СурГУ Все Прочитать
-> Интернет Все Прочитать

Входит в состав

Вестник кибернетики [Электронный ресурс] / учредитель журнала: Бюджетное учреждение высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры "Сургутский государственный университет". — Сургут: Издательский центр СурГУ, 2015-. — Заглавие с титульного экрана. — До 2015 г. выходила печатная версия журнала. — Включен в перечень ВАК. — Режим доступа: Корпоративная сеть СурГУ или с любой точки подключения к Интернет, по логину и паролю. — <URL:http://jc.surgu.ru/index.php/ru/>.

Вестник кибернетики [Электронный ресурс] / учредитель журнала: Бюджетное учреждение высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры "Сургутский государственный университет". — Сургут: Издательский центр СурГУ, 2015-. — Текст (визуальный): электронный Электронные текстовые данные, 2024. — 1 файл (2686299 байт) — <URL:https://elib.surgu.ru/fulltext/serial/75318>. — Текст (визуальный): электронный

Статистика использования

stat Количество обращений: 62
За последние 30 дней: 15
Подробная статистика