Хаймуді Ель Кхатір. Моделі та методи розпізнавання класів багатопараметричних об'єктів на основі штучних нейронних мереж

brief description

Хаймуді Ель Кхатір. Моделі та методи розпізнавання класів багатопараметричних об'єктів на основі штучних нейронних мереж: дис... канд. техн. наук: 05.13.23 / Державний комітет зв'язку та інформатизації України. - Л., 2004
Хаймуді Ель Кхатір. Моделі та методи розпізнавання класів багатопараметричних об’єктів на основі штучних нейронних мереж. - Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.23 - Системи та засоби штучного інтелекту. Державний науково-дослідний інститут інформаційної інфраструктури, Львів, 2004.
Дисертація присвячена розробці архітектури та методик використання інтелектуальної системи розпізнавання образів на основі штучних нейронних мереж (ШНМ) із конкуренційним навчанням. Запропоновано метод попередньої обробки даних ШНМ, що передбачає розширення вимірності простору реалізацій на основі геометричного підходу. Побудовано інформаційні моделі для модифікованих варіантів карт із самоорганізацією Кохонена та мереж зустрічного поширення (МЗП), створені їх програмні реалізації, які дозволяють у 2-2,5 рази покращити якість розпізнавання образів (для МЗП). Для візуалізації результатів розпізнавання запропоновано модель тривимірної карти особливостей. Результати роботи використані при розв’язанні задач діагностування в стоматології, розпізнавання та візуалізації мовних образів.