МНОГОСЛОЙНАЯ НЕЧЕТКАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ НА ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ

Рассматриваются особенности построения нейронной сети «неокогнитрон» и проводится анализ применения неокогнитрона к решению задачи распознавания изображений. Предлагается новая структура многослойной нейронной сети, основывающаяся на нечеткой логике и ориентированная на классификацию объектов на пол...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Format: Article
Language:Russian
Published: National Academy of Sciences of Belarus, the United Institute of Informatics Problems 2019-01-01
Series:Informatika
Online Access:https://inf.grid.by/jour/article/view/774
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
_version_ 1849240155230044160
collection DOAJ
description Рассматриваются особенности построения нейронной сети «неокогнитрон» и проводится анализ применения неокогнитрона к решению задачи распознавания изображений. Предлагается новая структура многослойной нейронной сети, основывающаяся на нечеткой логике и ориентированная на классификацию объектов на полутоновых изображениях с искажениями типа смещения. Она позволяет значительно повысить точность распознавания при решении задачи классификации и распознавания изображений.
format Article
id doaj-art-6ebeca27b1114efb8dbb12f07f08f8f3
institution Kabale University
issn 1816-0301
language Russian
publishDate 2019-01-01
publisher National Academy of Sciences of Belarus, the United Institute of Informatics Problems
record_format Article
series Informatika
spelling doaj-art-6ebeca27b1114efb8dbb12f07f08f8f32025-08-20T04:00:41ZrusNational Academy of Sciences of Belarus, the United Institute of Informatics ProblemsInformatika1816-03012019-01-0103(7)6071738МНОГОСЛОЙНАЯ НЕЧЕТКАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ НА ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ01Объединенный институт проблем информатики НАН БеларусиОбъединенный институт проблем информатики НАН БеларусиРассматриваются особенности построения нейронной сети «неокогнитрон» и проводится анализ применения неокогнитрона к решению задачи распознавания изображений. Предлагается новая структура многослойной нейронной сети, основывающаяся на нечеткой логике и ориентированная на классификацию объектов на полутоновых изображениях с искажениями типа смещения. Она позволяет значительно повысить точность распознавания при решении задачи классификации и распознавания изображений.https://inf.grid.by/jour/article/view/774
spellingShingle МНОГОСЛОЙНАЯ НЕЧЕТКАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ НА ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ
Informatika
title МНОГОСЛОЙНАЯ НЕЧЕТКАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ НА ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ
title_full МНОГОСЛОЙНАЯ НЕЧЕТКАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ НА ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ
title_fullStr МНОГОСЛОЙНАЯ НЕЧЕТКАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ НА ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ
title_full_unstemmed МНОГОСЛОЙНАЯ НЕЧЕТКАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ НА ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ
title_short МНОГОСЛОЙНАЯ НЕЧЕТКАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ НА ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ
title_sort многослойная нечеткая нейронная сеть для классификации объектов на полутоновых изображениях
url https://inf.grid.by/jour/article/view/774