Nuovo Ordinamento - Ingegneria - Università degli Studi di Trento

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FACOLTA’ DI INGEGNERIA Markov Random Fields. 5. Rivelazione e classificazione di segnali non-supervisionata Concetti fondamentali. Tecniche di clustering: algoritmo Maximin, algoritmo “K-means”, algoritmo Isodata, metodo del Minimal Spanning Tree, algoritmo “Fuzzy C-means”. Approcci avanzati per analisi parzialmente supervisionate di segnali. 6. Reti neurali artificiali nell’analisi di segnali Concetti di base della teoria dell’apprendimento. Elaborazione dell’informazione mediante sistemi seriali e paralleli. Problemi di rivelazione/classificazione e problemi di regressione non-lineare. Addestramento e generalizzazione. Reti neurali supervisionate e non supervisionate. Reti neurali basate su modelli supervisionati: multilayer percpetron, radial basis function neural networks, probabilistic neural networks, support vector machines, modelli “ibridi”. Pruning. Reti neurali basate su modelli non-supervisionati. 7. Metodi avanzati di fusione dati Concetti di base. Tecniche di fusione dati: multisensore, multisorgente, multitemporali, multiparametrici, multirisoluzione. Dempster-Shafer theory. Fusione di immagini con differente risoluzione spettrale e spaziale. Classificazione di immagini multisensore/multisorgente mediante Markov Random Fields. Classificazione di immagini multitemporali: classificazione congiunta, cascade classification. 8. Applicazioni Telerilevamento (immagini multispettrali e SAR). Segnali biomedici (elettrocardiografo, TAC, risonanza magnetica, ecc.). Videosorveglianza (sensori acustici, telecamere e sensori di posizione). Radar & sonar detection. Ispezione automatica di prodotti industriali (array lineari di sensori, telecamere, radar, sonar, ecc.). Speech recognition. OCR. Bioinformatica. Biometria (analisi di impronte digitali, analisi della retina, ecc.). Modalità d’esame L’accertamento prevede lo svolgimento di una prova orale. Testi Consigliati · Copie del materiale proiettato a lezione. · R. O. Duda, P. E. Hart e D. G. Stork. Pattern Classification. Seconda Edizione, New York: John Wiley & Sons Inc, 2001. · J. T. Tou e R. C. Gonzalez, Pattern Recognition Principles. Ontario: Addison-Wesley Publishing Company, 1974 · K. Fukunaga. Statistical Pattern Recognition. Seconda Edizione, New York: Academic Press, 1990. · R. Rojas. Neural Networks: A Systematic Introduction. Berlin: Sprinter-Verlag, 1996. Testi per la Consultazione o S. Theodoridis, K. Koutroumbas, Pattern Recognition. 1 st edition, Academic Press, 276
PROGRAMMI DI INSEGNAMENTO a.a. 2002/2003 1999. · G. R. Grant, W. J. Ewens, Statistical Methods in Bioinformatics: An Introduction. 1 st edition, Springer Verlag, 2001. · H. L. Van Trees, Detection, Estimation, and Modulation Theory, Sets I, II. John Wiley & Sons, 2002. · V. N. Vapnik, Statistical Learning Theory. Wiley-Interscience, 1998. · .A. Richards, Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction, Terza Edizione, New York: Springer-Verlag, 1999. 277
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PROGRAMMI DI INSEGNAMENTO a.a. 2002
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ANALISI MATEMATICA I Docente: prof.
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6. Superfici Superfici parametriche
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ANALISI STRUMENTALE E CONTROLLO DEI
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ANTENNE E COMUNICAZIONI MOBILI 1 Do
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ARCHITETTURA E COMPOSIZIONE ARCHITE
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- Gestione delle transazioni - Appa
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CALCOLO NUMERICO Dott. Enrico Berto
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CHIMICA Docente: prof. Giovanni Car
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COMUNICAZIONI ELETTRICHE 2 (HG) 2°
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COSTRUZIONI IDRAULICHE (HC) 3°anno
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DISEGNO CIVILE Docente: arch. Alber
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DISEGNO DELL’ARCHITETTURA Docente
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Propedeuticità: Chimica PROGRAMMI
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Il libro di testo per lo studio del
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ELETTRONICA 1 Docente: Prof. G.-F.
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ELETTROTECNICA Docente: prof. Aless
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ELETTROTECNICA Docente: prof. Mauri
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FISICA GENERALE 1 (HG) 1° anno/ 1
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FISICA 3 (HG) 2°anno/ 2° semestre
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FISICA GENERALE Docente: Paolo Tosi
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FISICA GENERALE 2 Docente : R.S. Br
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GESTIONE DELLE RISORSE IDRICHE Doce
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GESTIONE INTEGRATA DEI RIFIUTI (HC)
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INFORMATICA GENERALE 1 Prof. Marco
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Bibliografia di riferimento Qualsia
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INGEGNERIA SANITARIA AMBIENTALE Doc
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INTRODUZIONE ALLE COMUNICAZIONI OTT
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