Data classification of spectrum analysis using neural network
No Thumbnail Available
Date
2012
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Видавництво Львівської політехніки
Abstract
This article provides the comparison of libraries neural networks. Based on this analysis was determined to develop a neural network for classification of spectra based on Encog library, because it implemented many components and gives the best result with a small number of items for training. Showed the architecture of neural networks for data classification of spectral analysis. Наведено аналіз бібліотек нейронних мереж. На основі аналізу запропоновано розробляти нейронну мережу для класифікації спектрів на основі бібліотеки Encog, оскільки вона реалізовує безліч компонентів та дає найкращий результат з невеликою кількістю даних для навчання. Подано архітектуру нейронної мережі для класифікації даних спектрального аналізу.
Description
Keywords
neural network, ANN, Encog, Joone, FANN, Neuroph, Java, C#, LMA, Resilient Propagation, compare, spectroscopy, spectrum, classification, нейронна мережа, ANN, нейронна мережа, ANN, Encog, Joone, FANN, Neuroph, Java, C#, Левенберга–Марквардта, еластичне поширення, порівняння, спектроскопія, спектр, класифікація
Citation
Мatviykiv О. М. Data classification of spectrum analysis using neural network / О. М. Мatviykiv, О. І. Faitas // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2012. – № 747 : Комп'ютерні системи проектування. Теорія і практика. – С. 66–74. – Bibliography: 14 titles.