Разработка и исследование нейроаналитического алгоритма распознавания образов и его устойчивость при наличии шумов
Рассматривается теоретическое обоснование использования нейронных сетей при распознавании образов. Разработан нейроаналитический алгоритм, исследование которого показало, что распознавание объектов при отсутствии шумов во входных сигналах выполняется со стопроцентной точностью. Однако при наличии шумов во входных объектах нейроаналитический алгоритм распознавание образов выполняет с недостаточной точностью. В связи с отмеченным возникает проблема разработки алгоритмов распознавания образов, максимально устойчивых как к значительным, так и незначительным шумам.
Авторы
Тэги
Тематические рубрики
Предметные рубрики
В этом же номере:
Резюме по документу**
Рассматривается теоретическое обоснование использования нейронных сетей при распознавании образов. <...> Разработан нейроаналитический алгоритм, исследование которого показало, что распознавание объектов при отсутствии шумов во входных сигналах выполняется со стопроцентной точностью. <...> Однако при наличии шумов во входных объектах нейроаналитический алгоритм распознавание образов выполняет с недостаточной точностью. <...> В связи с отмеченным возникает проблема разработки алгоритмов распознавания образов, максимально устойчивых как к значительным, так и незначительным шумам. <...> Рассматривается теоретическое обоснование использования нейронных сетей при распознавании образов. <...> Разработан нейроаналитический алгоритм, исследование которого показало, что распознавание объектов при отсутствии шумов во входных сигналах выполняется со стопроцентной точностью. <...> Однако при наличии шумов во входных объектах нейроаналитический алгоритм распознавание образов выполняет с недостаточной точностью. <...> В связи с отмеченным возникает проблема разработки алгоритмов распознавания образов, максимально устойчивых как к значительным, так и незначительным шумам. <...>
** - вычисляется автоматически, возможны погрешности
Похожие документы: