КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)

Розмір шрифта: 
МОДЕЛЬ ДВОВИМІРНОГО НЕЙРОПОДІБНОГО КЛАСИФІКАТОРА
Дмитро Олександрович Каташинський

Остання редакція: 2024-05-01

Анотація


В цій роботі наводиться аналіз структурних особливостей нейроподібного класифікатора об’єктів із застосуванням в процесі класифікації дискримінантних функцій. За базову модель прийнято мапу Кохонена SOFM, яка має двовимірну організацію і визначає метричні та топологічні залежності вхідних сигналів.

Ключові слова


класифікатор; нейромережа; мапа самоорганізації

Посилання


  1. Шаховська Н. Б. Системи штучного інтелекту / Н. Б. Шаховська, Р. М. Камінський, О. Б. Вовк. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2018. – 392 с.

  2. Руденко О. Г., Бодянський Є.В. Штучні нейронні мережі: Навч. посібник. - Харків: ТОВ “Компанія СМІТ”, 2006. - 404с,

  3. Мартинюк Т. Б., Кожемʼяко А.В., Каташинський Д. О., Булига І. В. Структурні особливості нейроподібного класифікатора обʼєктів / Наукових працях ВНТУ. - 2003. - №4. - С 1-7


Повний текст: PDF