Digital Repository
Of Polessky State University
ISSN (online): 2310-7413
Please use this identifier to cite or link to this item:
https://rep.polessu.by/handle/123456789/18130| Title: | Нейромережеве розпізнавання оптичних образів у системах спеціального призначення |
| Other Titles: | Нейросетевое распознавание оптических образов в системах специального назначения Neural network optical pattern recognition in systems special |
| Authors: | Шворов, С.А. Штепа, В.М. Заєць, Н.А. Шворов, С.А. Штепа, В.Н. Заец, Н.А. Shvorov, S. Shtepa, V. Zaiets, N. |
| Keywords: | оптичний образ нейронна мережа перенавчання генетичний алгоритм адекватність оптимізація оптический образ нейронная сеть переобучение адекватность генетический алгоритм оптимизация optical image neural network conversion adequacy genetic algorithm optimization |
| Issue Date: | 2014 |
| Publisher: | Київ : ВІКНУ |
| Citation: | Шворов, С.А. Нейромережеве розпізнавання оптичних образів у системах спеціального призначення / С.А. Шворов, В.М. Штепа, Н.А. Заєць // Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету ім. Т.Шевченка / голова ред. колегіі: С.В. Ленков. – Київ : ВІКНУ, 2014. – Вып. 45. – С. 102-108. |
| Abstract: | Проанализирован математический аппарат распознавания оптических образов; установлено приоритетное направление теоретических исследований в этом научном направлении - предоставление математическому аппарату распознавания "творческой" способности, т.е. возможности работать за пределами знаний эксперта и умение самообучаться. Предложено применять для распознавания оптических образов специальных систем - нейронные сети. Рассмотрены типичные алгоритмы распознавания образов: восприятие образа (техническое измерение); предварительную обработку полученного сигнала (фильтрация); выделения нужных характеристик (индексация; классификация образа (принятия решения). Синтезирована нейросетевая структура и проверено на адекватность соответствующий многослойный персептрон. С целью оптимизации нейронной сети, корректировки весовых коэффициентов (синапсов), использовано генетический алгоритм. Получена достаточная эффективность нейросети. Синтезированы соответствующий скриптинг на языке C + +, который можно применять в специальных системах реального времени. |
| Description: | Analysis of the mathematical apparatus of recognition optical images; set priority area of theoretical research in this scientific direction - providing mathematical device recognition "creative" ability, ie the opportunity to work outside expert knowledge and skills learns. Offered to apply for recognition of optical images of specific systems - neural network. Typical pattern recognition algorithms: the perception of the image (the technical measure); pre- processing of the received signal (filtering); selection of appropriate (indexation); image classification (decision). Neural network structure were synthesized and tested for adequacy suitable multilayer perceptron. In order to optimize the neural network weights adjustment coefficients (synapses), genetic algorithms. Sufficient performance neural network. Synthesized corresponding scripting in C + +, which can be applied to specific real-time systems. |
| Appears in Collections: | Публикации сотрудников / Publications of the teaching stuff of Polessky State University |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Shvorov_S.A._Neiromerezheve_rozpіznavannia_optichnikh obrazіv u sistemakh spetsіal'nogo priznachennia.pdf | 1.58 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.