Розпізнавання спотворених символів неповнозв’язною одношаровою дипольною нейронною мережею

Abstract

У роботі розглянуто дві проблеми: перша стосується розпізнавання спотворених символьних образів одношаровою неповнозв’язною дипольною нейронною мережею, а друга – оптимізації обчислювального ресурсу під час розпізнавання спотворених символьних образів. Об’єктом дослідження є процес розпізнавання спотворених символьних образів одношаровою неповнозв’язною дипольною нейронною мережею. Предмет дослідження – алгоритми оптимізації обчислювального ресурсу під час розпізнавання спотворених символьних образів, а його мета – розроблення архітектури неповнозв’язної одношарової мережі з дипольними нейронами. Зокрема, запропоновано архітектуру неповнозв’язної одношарової мережі з дипольними нейронами. Неповнозв’язність синаптичних зв’язків між нейронами ґрунтується на тому, що істотна взаємодія між дипольними нейронами існує в найближчому їх оточенні.This paper solves two problems: the first problem is devoted to the recognition of distorted symbolic images by a single-layer incompatible dipole neural network, and the second - the optimization of computing resources in the recognition of distorted symbolic images. In particular, the architecture of an incompatible single-layer network with dipole neurons is proposed. Incompatibility of synaptic connections between neurons is based on the fact that significant interaction between dipole neurons exists in their immediate environment.