СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>S=ПРИНЦИП МАКСИМУМА ЭНТРОПИИ<.>)

Общее количество найденных документов : 6
Показаны документы с 1 по 6

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 95.10-04А4.129

Deconvolution of planar scintigrams by maximum entropy [Text] / D. E. Simpson [et al.] // Phys. Med. and Biol. - 1995. - Vol. 40, N 1. - P153-162 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Деконволюция планарных сцинтиграмм методом максимума энтропии
Аннотация: Разработан метод реставрации (МР) планарных сцинтиграмм путем решения интегрального уравнения свертки с ядром в виде функции распределения точечного источника, основанный на принципе максимума энтропии и позволяющий существенно повысить качество изображений. Для реализации МР необходима априорная информация об исследуемом объекте, в т. ч. ожидаемый уровень шума. Функциональные возможности и характеристики МР были исследованы при визуализации фантома Williams в рассеивающей среде. По их величинам рассчитывался фактор качества в терминах выявляемости "холодных" очагов наименьших размеров. Показано, что применение МР позволяет повысить фактор качества в 'ЭКВИВ'2 раза. Это подтверждается улучшением контраста и разрешения обработанных с помощью предложенного МР сцинтиграмм костей. Великобритания, Nucl. Med. Dep., Southampton Univ. Hosp., Tremona Road, Southampton SO16 6YD. Ил. 5. Библ. 27.

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.11.05
Рубрики: СЦИНТИГРАФИЯ
ПЛАНАРНЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
МЕТОД РЕСТАВРАЦИИ
ДЕКОНВОЛЮЦИОННЫЙ АНАЛИЗ
ПРИНЦИП МАКСИМУМА ЭНТРОПИИ

Доп.точки доступа:
Simpson, D.E.; Fleming, J.S.; Aldous, A.J.; Daniell, G.J.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI10) 05.06-04А2.16

Левич, А. П.
Принцип максимума энтропии и теоремы вариационного моделирования в экологии сообществ [Текст] / А. П. Левич // Успехи соврем. биол. - 2004. - Т. 124, N 6. - С. 515-533 . - ISSN 0042-1324
Аннотация: Проведено моделирование структуры естественных систем на основе теории категорий и функторов. Сформулированы экстремальные принципы моделирования систем. Выведены функционалы для постановки вариационных задач в экологии сообществ. Обсуждается происхождение и экологический смысл модельных конструктов: ранговых распределений, индексов разнообразия, множителей Лагранжа. Верификация модели и апробация полученных на ее основе путей управления структурой сообществ проводились на данных о лабораторных и природных сообществах фитопланктона. Россия, Московский гос. ун-т. Библ. 21

ГРНТИ	34.35.25

ВИНИТИ 341.35.25.09 + 341.35.33.09
Рубрики: БИОЦЕНОЗЫ
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ВАРИАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ПРИНЦИП МАКСИМУМА ЭНТРОПИИ
ФИТОПЛАНКТОН

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 05.06-04А3.35

Левич, А. П.
Принцип максимума энтропии и теоремы вариационного моделирования в экологии сообществ [Текст] / А. П. Левич // Успехи соврем. биол. - 2004. - Т. 124, N 6. - С. 515-533 . - ISSN 0042-1324
Аннотация: Проведено моделирование структуры естественных систем на основе теории категорий и функторов. Сформулированы экстремальные принципы моделирования систем. Выведены функционалы для постановки вариационных задач в экологии сообществ. Обсуждается происхождение и экологический смысл модельных конструктов: ранговых распределений, индексов разнообразия, множителей Лагранжа. Верификация модели и апробация полученных на ее основе путей управления структурой сообществ проводились на данных о лабораторных и природных сообществах фитопланктона. Россия, Московский гос. ун-т. Библ. 21

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.17
Рубрики: БИОЦЕНОЗЫ
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ВАРИАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ПРИНЦИП МАКСИМУМА ЭНТРОПИИ
ФИТОПЛАНКТОН

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 91.06-04А3.36

Grabec, I.
Self-organization of neurons described by the maximum-entropy principle [Text] / I. Grabec // Biol. Cybern. - 1990. - Vol. 63, N 5. - P403-409 . - ISSN 0340-1200
Перевод заглавия: Самоорганизация нейронов описываемая принципом максимума энтропии
Аннотация: На основе принципа максимума энтропии предложена мат. модель нейронной сети, способной выполнять оптим. отображение непрерывных случайных переменных в дискретные переменные. Сеть составлена из "нейронов", имеющих сходство с биол. нейронами и способна к "самоорганизации". Каждый нейрон сети избирательно связан с одним эталоном пространства дискретных случайных переменных. Благодаря взаимодействию между нейронами происходят адаптивные изменения эталонов. Выведено упрощенное правило самоорганизации, основанное на модели самоорганизации Kohonen T. ("Self-organization and associative memory", 1989, N. Y.). Приводятся примеры моделирования на ЭВМ одномерного и двумерного случаев процесса самоорганизации. СФРЮ, Univ. of Ljubejana, YU-61000 Lubliana. Ил. 6. Библ. 15.

ГРНТИ	34.55.19

ВИНИТИ 341.55.19.09.13 + 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ПРИНЦИП МАКСИМУМА ЭНТРОПИИ
НЕПРЕРЫВНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
ДИСКРЕТНЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
ОТОБРАЖЕНИЕ
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
САМООРГАНИЗАЦИЯ

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 91.11-04А3.176

Linsker, Ralph.
Towards an organizing principle for a layered perceptual network [Text] / Ralph Linsker // Neural. Inf. Process Syst. - New York, 1988. - P485-494 . - ISBN 0-88318-569-5
Перевод заглавия: О принципе организации послойных перцептивных сетей
Аннотация: В рамках теории информации предлагается нек-рый принцип развития отдельных стадий многослойных сетей, участвующих в процессе восприятия. Этим принципом является принцип "макс. сохранения информации", рассматривающий необходимость максимизации выходной информации относительно входной при наличии нек-рого шума. Обсуждается возможность алгоритмической реализации этого принципа в нейронных сетях с прямыми связями, веса к-рых изменются в процессе обучения по правилам Хэбба модификации синапсов. Показано, что наличие такого принципа может при обучении приводить к ряду характерных нейронных архитектур, имеющихся в живых системах - топографическим отображениям, искажениям топографии, ориентационной чувствительности, сетям, выполняющим корреляцию в пространственной и временной обл. Обсуждается возможная связь предложенного принципа и принципа минимума энтропии в теормодинамике. США, IBM Thomas J. Watson Res. Center, NY 10598. Ил. 1. Библ. 12.

ГРНТИ	34.53.19

ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ОБУЧЕНИЕ
МНОГОСЛОЙНЫЕ СЕТИ
ПРИНЦИП МАКСИМУМА ЭНТРОПИИ
ХЭББА ПРАВИЛО
САМООРГАНИЗАЦИЯ

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 94.04-04А3.059

Van, Hulle Marc M.
On an unsupervised learning rule for scalar quantization following the maximum entropy principle [Text] / Hulle Marc M. Van, Dominique Martinez // Neural Comput. - 1993. - Vol. 5, N 6. - P939-953 . - ISSN 0899-7667
Перевод заглавия: О правилах обучения без учителя для скалярного квантования с помощью принципа максимума энтропии
Аннотация: Предложено новое правило обучения без учителя для скалярного квантования - правило адаптации границ. Это правило основано на принципе максимума энтропии и обеспечивает примерно равную вероятность уровней квантования. В ходе выполненного имитационного моделирования показано, что новый метод превосходит методы обучения без учителя, основанные на соревновании. Проведено также сравнение с алгоритмом Lloyd 1 при разных типах входной информации; представлены полученные результаты. Рассмотрены возможности применения нового алгоритма в аналого-дискретных преобразованиях. США, Dep. of Brain and Cognitive Sci., Massachusetts Inst. of Technology, Cambridge, MA 02139. Ил. 4. Библ. 25.

ГРНТИ	34.53.19

ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ОБУЧЕНИЕ БЕЗ УЧИТЕЛЯ
СКАЛЯРНОЕ КВАНТОВАНИЕ
ПРИНЦИП МАКСИМУМА ЭНТРОПИИ

Доп.точки доступа:
Martinez, Dominique

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска