Диссертация (1152160), страница 63
Текст из файла (страница 63)
Фролов, И.П. Муравьев. — М. : Наука, 1987. — 159 с.165. Хайкин С. Нейронные сети / Саймон Хайкин. Пер. с англ. — 2-е изд. —М.: Вильямс , 2006. — 1103 с.166. Хамханова Д. Н. Исследование качества алгоритмов обработки квалиметрической информации : Автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.11.15. СПб., 2002. – 24 с.167. Хассан Г. Проектирование систем реального времени, параллельных ираспределенных приложений / Гома Хассан. – М.: ДМК, 2002.
– 704 с.168. Цымбал Д.А. Многоканальная нейросетевая модель системы компьютерного зрения для задач текстурной сегментации: Автореф. дис. ... канд.техн. наук: 05.13.18. – Великий Новгород, 2005. – 21 с.406169. Чаплыгин А.А. Метод и устройство визуализации пространственно распределенных образов со сложными топологическими портретами: Автореф.
дис. ... канд. техн. наук: 05.13.05. - Курск, 2005. – 24 с.170. Чернов Е.А. Обобщенное представление спектральных данных на плоскости для решения задач их кластеризации и распознавания/ Сб. науч. трудов IV Международной НТК «Современные информационные технологиив образовании, науке и промышленности» .
- М.: МГУТУ, 2014. с. 254-256.171. Шаверин А. В. Автоматизация контроля показателей вкуса шоколадныхизделий : Автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.06. – М., 2009. – 21 с.172. Шаверин А.В., Благовещенская М.М., Благовещенский И.Г. Автоматизация контроля органолептических показателей качества шоколадных изделий // Сб. науч. трудов первой международной НПК «Планирование иобеспечение подготовки и переподготовки кадров для отраслей пищевойпромышленности».
- М.: Изд. комплекс МГУПП, 2012. с. 209 – 212.173. Шапиро, Л. Компьютерное зрение / Л. Шапиро , Дж. Стокман. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. – 752 с.174. Шаулина Л. П. Контроль качества и безопасности пищевых продуктов ипродовольственного сырья: Учеб. пособие / Л. П. Шаулина, Л. Н.
Корсун.— Иркутск : Изд-во Иркут. гос. ун-та, 2011. — 111 с.175. Шторх Л.В. Совершенствование технологии хлеба для школьного питанияс применением автоматизированной системы контроля цвета изделий. :Автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.18.01. и 05.13.06 – Воронеж, 2013. –21 с.176. Яковенко М. К. Разработка алгоритма распознавания сложных объектовна основе текстурной информации: Автореф. дис. ... канд.
техн. наук:05.13.01. – СПб., 2003. – 24 с.177. Яковлев А. В. Методы, модели и алгоритмы формирования и анализаизображений в системе контроля качества материалов и продукции маши-407ностроительного предприятия: Автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.01– М., 2003. – 18 с.178. Яне Б. Цифровая обработка изображений / Б. Яне. Пер. с англ. – М.: Техносфера. - 2007. - 584 с.179. Яньков В.Ю. Решение прикладных задач в пакете Маткад / В.Ю. Янь-ков,А.А. Попов, Г.А. Бобырь.
– М.: Издательство «Спутник+», 2011. – 368 с.180. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений. М.:Советское радио. - 1979. - 312 с.181. Ясницкий Л. Н. Введение в искусственный интеллект / Л. Н. Ясницкий. –1-е изд. – М.: Издательский центр «Академия», 2005. – 176 с.182. Addison, P.S. The Illustrated Wavelet Transform Handbook / P.S.
Addison –IOP Publishing Ltd, 2002. – 362 p.183. Agoston M.K. Computer Graphics and Geometric Modeling - Springer. - 2004.- 920 p.184. Ali S.M. Gap-Filling Restoration Methods for ETM+ Sensor Images / S.M. Ali,M.J. Mohammed Iraqi Journal of Science. - 2013. - V.54, No.1. - P.206-214.185. Ball G. H. ISODATA, a novel method of data analysis and pattern classification/ G. H. Ball, D. J. Hall – STANFORD RESEARCH INST MENLO PARK CA.1965.186. Benediktsson J. Neural network approaches versus statistical methods in classification of multisource remote sensing data / J. Benediktsson, P.
Swain, O. Ersoy // Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on. - 1990. -Vol. 28.,№4. - P. 540-552.187. Benosman, Ryad. Panoramic vision : Sensors, theory, a. Applications / Benosman Ryad, Sing Bing Kang, ed. – New York [etc.] Springer Cop. 2001. XXIV,449 с.188. Bottou L. Convergence Properties of the K-Means Algorithms / L.
Bottou,Y.Bengio // Advances in Neural Information Processing Systems 7, [NIPS Conference, Denver, Colorado, USA, 1994]. - 1994. - P. 585-592.408189. Daliakopoulos I.N. Tree Crown Detection on Multispectral VHR Satellite Imagery / I.N. Daliakopoulos, E.G. Grillakis, A.G. Koutroulis, I.K.
Tsanis // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. - 2009. - V. 75., No. 10. - pp.1201–1211.190. Fattal R. Upsampling via Imposed Edges Statistics // Proc. ACM SIGGRAPH. 2007. - V.26, N.3. - p.95.191. Fisher, R.A. The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems / R.A.Fisher // Annals of Eugenics. – 1936 T.7. – p.p. 179-188.192. Garcia L.A., Arguesso F., Garcia A.I., Diaz M. Application of neural networksfor controlling and predicting quality parameters in beer fermentation – Journalof industrial microbiology, 1995.193. Gorban, A.
N. Principal Manifolds for Data Visualisation and Dimension Reduction, Series: Lecture Notes in Computational Science and Engineering / A.N. Gor-ban, B. Kegl, D. Wunsch, A. Y. Zinovyev. – Berlin: Springer, 2007. –340 p.194. Gorohov, V.L. Cognitive multidimensional data visualization in analyzing anddecision support systems / V.L. Gorohov, V.A. Evdokimov, V.V. Vitkovskiy //The Third international conference on cognitive science (abstracts volume 1).Moscow – 2008.
– June 20–25. – 55 p.195. Haykin S., Neural networks а Comprehensive Foundation, Second Edition –Prentice Наll, Inc.,1999.196. Kohonen T., "Self-Organizing Maps", Springer, 2005.197. Kohonen T., Huang T.S., Schroeder M.R. "Self-Organizing Maps"(Third edition), Springer, 2003.198. Komarinskiy, S. The Cognitive Visualization System Astronomical Data Analysis Software and Systems (ADASS) XVII / S.
Komarinskiy, V. Vitkovskiy, V.Gorohov, D. Zakharevski – Editors: Argyle, Robert W.; Bunclark, Peter S.;Lewis, James R. London, UK 2008. – 394 p.199. Mahnke W OPC Unified Architecture – Springer-Verlag, 2009.409200. Legin A., Rudnitskaya A., Vlasov Yu. In: Integrated Analytical Systems, Comprehensive Analytical Chemistry. V. XXXIX. Ed. S. Alegret. Amsterdam: Elsevier, 2003.201. Newton D. E. Food Chemestry - Facts On File, Inc., 2007.202.
Sun D.W. Modern Techniques for food authentication – Academic Press, 2008.203. Trion R.G. Cluster analysis – L.: Ann Arbor Edwards Bros.,1997.204. Wong M.A. A hybrid clustering method for identifying hign – JASA, 1982.205. Wilson C.I. Threapleton L. Application Of Artificial Intelligence For PredictingBeer Flavours From Chemical Analysis - European Brewery Convention, fromthe Proceedings of the 29th EBC Congress – Dublin, 2003.410СПИСОК РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ1. Публикации в изданиях, включенных в Перечень ВАК РФ:1.
Благовещенский И.Г. и др. Автоматизированная система учета сыпучих пищевых продуктов /Данилова М.А., Благовещенская М.М., БлаговещенскийИ.Г.// Хранение и переработка сельскохозяйственного сырья №6, 2012.2. Благовещенский И.Г. и др. Автоматизация контроля показателей вкуса шоколадных изделий на основе использования нейронных сетей / БлаговещенскаяМ.М., Шаверин А.В., Благовещенский И.Г.// Хранение и переработка сельскохозяйственного сырья №8, 2012.3. Благовещенский И.Г. и др.
Использование цифровой видеокамеры в качестве интеллектуального датчика системы автоматического регулирования процесса формования гранулированных комбикормов. / М.М. Благовещенская,Н.А. Семина, И.Г. Благовещенский, //Вестник Воронежского государственногоуниверситета инженерных технологий №2, 2014.4. Благовещенский И.Г. и др. Использование интеллектуальных технологийдля контроля качества творога. / М.М.
Благовещенская, Г.Р. Давыдова, Н.А.Семина, И.Г. Благовещенский // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий №2, 2014.5. Благовещенский И.Г. Использование нейронных сетей как фактора повышения качества и безопасности производства пищевых продуктов при решениизадач автоматизации./ И.Г. Благовещенский // Автоматизация Технологическихи Бизнес - Процессов, - Одесса.
№ 1, 2015.6. Благовещенский И.Г. и др. Методика автоматической оценки качества пищевых изделий на основе теории искусственных нейронных сетей. / М. М. Благовещенская, И.Г. Благовещенский, Е.А. Назойкин // Пищевая промышленность№2 , 2015.7. Благовещенский И.Г. и др. Решение задач оптимального управления на основе гибридных методов глобальной оптимизации / Шкапов П.М. , Благовещенский И.Г. // Хранение и переработка сельхозсырья» №4 , 2015.8. Благовещенский И.Г. Экспертная интеллектуальная система мониторингапроцесса формования помадных конфет с использованием системы технического зрения. // Пищевая промышленность №6 , 2015.9.
Благовещенский И.Г. и др. О создании автоматизированной экспертной системы органолептической оценки качества пищевых продуктов. / Аитов В.Г.,Благовещенский И.Г., Благовещенская М.М., Носенко А.С. // Хранение и переработка сельхозсырья №4 , 2015.41110. Благовещенский И.Г. Использование системы компьютерного зрения дляконтроля в режиме онлайн качества сырья и готовой продукции пищевой промышленности / Благовещенский И.Г.// Пищевая промышленность №6 , 2015.11. Благовещенский И.Г.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
