350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №2 за 2015 г.
Статья в номере:
Распознавание изображений с помощью сверточной нейронной сети и нечеткого гибридного классификатора
Ключевые слова: распознавание изображений сверточные нейронные сети нечеткие нейронные сети
Авторы:
Н.М. Новикова - д.т.н., профессор, кафедра технической кибернетики и автоматического регулирования, факультет прикладной математики, информатики и механики, Воронежский государственный университет. E-mail: novnelly839@gmail.com В.М. Дуденков - аспирант, Воронежский государственный университет. E-mail: vldud@mail.ru
Аннотация:
Рассмотрена архитектура нейронных сетей для распознавания изображений, содержащая сверточные и нечеткие нейронные сети. Получена вероятность правильного распознавания в вычислительном эксперименте с этой архитектурой.
Страницы: 43-47
Список источников

 

  1. Спицин В.Г. Алгоритм обнаружения лиц на основе сверточной нейронной сети // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 10. С. 48−52.
  2. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера. 2005. 1007 с.
  3. Новикова Н.М., Будко В.Н. Интеллектуальные интерфейсы. Воронеж: ИПЦ ВГУ. 2011. 308 с.
  4. LeCun Y. and Bengio Y. Convolutional Networks for Images, Speech and Time-Series // The Handbook of Brain Theory and Neural Networks. Arbib M.A. (Eds). MITPress. 1995.
  5. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. Изд. 2‑е, исправл. М.: Издательский дом «Вильямс». 2006. 1104 с.
  6. LeCun Y., Bottou L., Orr G. and Muller K. Efficient BackProp // Neural Networks: Tricks of the trade. Springer. 1998.
  7. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2001. 201 с.