350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №8 за 2016 г.
Статья в номере:
Решение задачи классификации символов с использованием искусственной нейронной сети
Ключевые слова: распознавание символов классификация символов искусственная нейронная сеть обучение нейронной сети фаззификация правила вывода
Авторы:
Н.В. Андриевская - к.т.н., доцент, кафедра МСА, Пермский национальный исследовательский политехнический университет. E-mail: nataly-anv@mail.ru
Аннотация:
Сформулирована проблема распознавания символов. Поставлена задача классификации символов. Предложен алгоритм классификации символов на основе искусственной нейронной сети NEFCLASS. Приведены результаты исследования.
Страницы: 10-13
Список источников

 

  1. Демин А.А. Обзор интеллектуальных систем для оценки каллиграфии // Инженерный вестник: электронный научно-технический журнал. 2012. № 9. С. 1-25.
  2. Местецкий Л.М. Математические методы распознавания образов. М.: Изд-во «ИНТУИТ». 2008. 136 с.
  3. Nauck D., Nauck U., and Kruse R., NEFCLASS for JAVA - New Learning Algorithms. Seventh International Fuzzy Systems Association // World Congress IFSA \'97. Prague. 1997. P. 50-55.
  4. Андриевская Н.В., Резников А.С., Черанев А.А. Особенности применения нейро-нечетких моделей для задач синтеза систем автоматического управления // Фундаментальные исследования. 2014. № 11-7. С. 1445-1449.
  5. Pen-Based Recognition of Handwritten Digits Data Set. [Электронный ресурс]. URL: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pen-Based+Recognition+of+Handwritten+Digits.
  6. Simple NEFClass implementation in C# [Электронный ресурс]. URL: https://github.com/igor-kondratiev/NEFClassLib.