

Методы измерений спектральных характеристик и распознавания элементов зерновых смесей в системах сепарации реального времени
Abstract
About the Authors
Э. АлгазиновRussian Federation
М. Дрюченко
Russian Federation
Д. Минаков
Russian Federation
А. Сирота
Russian Federation
В. Шульгин
Russian Federation
References
1. Pat. 5638961 US. Cereal grain color sorting apparatus / S. Satake, T Ito, N. Ikeda. 1997.
2. Pat. 5779058 US. Color sorting apparatus for grains / S. Satake, T. Ito, N. Ikeda. 1998.
3. Сарычева И. Н. и др. Ранняя диагностика кариеса зубов методом лазерно-индуцированной флуоресценции // Российская стоматология. 2012. № 3. С. 50-56.
4. Пат. 2464549 РФ. Оптоволоконное устройство для регистрации флуоресценции / И. Н. Сарычева и др. // Изобретения. Полезные модели. 2012. № 29.
5. Кирсанов Э. А., Сирота А. А. Обработка информации в пространственно-распределeнных системах радиомониторинга: статистичекий и нейростевой подходы. М.: Физматлит, 2012.
6. Татузов А. Л. Нейронные сети в задачах радиолокации. М.: Радиотехника, 2009.
7. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2002.
8. Фролов И. И., Садыхов Р. Х. Построение классификатора на основе машины опорных векторов для распознавания символов // Докл. Белорусского гос. ун-та информатики и радиоэлектроники. 2008. № 1. С. 103-108.
9. Scholkopf B. e. a. Advances in Kernel Methods. Support Vector Learning. Cambridge (USA): MIT Press, 1998.
Review
For citations:
, , , , . Izmeritel`naya Tekhnika. 2014;(1):36-41. (In Russ.)