Розмір шрифта:
МОДЕЛЬ ДВОВИМІРНОГО НЕЙРОПОДІБНОГО КЛАСИФІКАТОРА
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
Шаховська Н. Б. Системи штучного інтелекту / Н. Б. Шаховська, Р. М. Камінський, О. Б. Вовк. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2018. – 392 с.
Руденко О. Г., Бодянський Є.В. Штучні нейронні мережі: Навч. посібник. - Харків: ТОВ “Компанія СМІТ”, 2006. - 404с,
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