Wynik wyszukiwania
Zapytanie: K-MEANS CLUSTERING
Liczba odnalezionych rekordów: 3



Przejście do opcji zmiany formatu | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Przesłanie wyników do modułu analizy | excel | Nowe wyszukiwanie
1/3
Nr opisu: 0000125620
Tytuł oryginału: Modified Neighborhood Determination in Nonlinear State-Space Projective Filtering.
Autorzy: Tomasz Przybyła, Tomasz Pander.
Źródło: W: Proceedings of the 25th International Conference Mixed Design of Integrated Circuits and Systems. MIXDES 2018, Gdynia, Poland, June 21-23. Ed. Andrzej Napieralski. Łódź : Department of Microelectronics and Computer Science. Lodz University of Technology, 2018, s. 376-380, bibliogr. 23 poz.
ISBN: 978-1-5386-5911-3978-83-63578-14-5
Organizator: Department of Microelectronics and Computer Science. Lodz University of Technology [et al.]
Liczba arkuszy wydawniczych: 0,5
Bazy indeksujące publikację: IEEE Xplore; Scopus
DOI:
Słowa kluczowe polskie: sygnał biologiczny ; sygnał chaotyczny ; klasteryzacja k-średnich ; nieliniowe filtrowanie rzutowe
Słowa kluczowe angielskie: biological signal ; chaotic signal ; k-means clustering ; nonlinear projective filtering
Typ publikacji: RK
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w PŚl.
Dostęp on-line:


2/3
Nr opisu: 0000123261
Tytuł oryginału: On clustering based nonlinear projective filtering of biomedical signals
Autorzy: Tomasz Przybyła, Marian Kotas, Jacek Łęski.
Źródło: -Biomed. Signal Process. Control 2018 vol. 44, s. 237-246, bibliogr. 41 poz.
Impact Factor: 2.943
Punktacja MNiSW: 25.000
p-ISSN: 1746-8094
e-ISSN: 1746-8108
DOI:
Słowa kluczowe polskie: nieliniowe tłumienie zakłóceń ; klasteryzacja k-średnich ; wyznaczanie otoczenia
Słowa kluczowe angielskie: nonlinear projective filtering ; k-means clustering ; neighborhood determination ; signal subspace construction
Typ publikacji: A
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w PŚl.
Dostęp on-line:


3/3
Nr opisu: 0000111290
Tytuł oryginału: MiMSeg - an algorithm for automated detection of tumor tissue on NMR apparent diffusion coefficient maps
Autorzy: Franciszek Eugeniusz Binczyk, B. Stjeltjes, C. Weber, M. Goetz, K. Meier-Hein, H.-P. Meinzer, B. Bobek-Billewicz, R. Tarnawski, Joanna Polańska.
Źródło: -Inf. Sci. 2017 vol. 384, s. 235-248, bibliogr. 49 poz.
Impact Factor: 4.305
Punktacja MNiSW: 45.000
p-ISSN: 0020-0255
e-ISSN: 1872-6291
DOI:
Słowa kluczowe polskie: segmentacja guza mózgu ; model mieszaniny gaussowskiej ; klasteryzacja k-średnich ; obrazowanie dyfuzyjne
Słowa kluczowe angielskie: brain tumor segmentation ; gaussian mixture model ; k-means clustering ; diffusion weighted imaging
Typ publikacji: A
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w PŚl.
Informacje o dostępie open-access: open-access-text-version: FINAL_PUBLISHED open-access-licence: CC-BY-NC-ND open-access-release-time: AT_PUBLICATION open-access-article-mode: OPEN_JOURNAL
Dostęp on-line:


stosując format:
Nowe wyszukiwanie