Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/18513
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | Kucherov, D.P. | - |
dc.contributor.author | Ohirko, I.V. | - |
dc.contributor.author | Ohirko, O.I. | - |
dc.contributor.author | Golenkovskaya, T.I. | - |
dc.date.accessioned | 2016-03-25T21:41:48Z | - |
dc.date.available | 2016-03-25T21:41:48Z | - |
dc.date.issued | 2015-12 | - |
dc.identifier.issn | 1990-5548 | - |
dc.identifier.uri | http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/18513 | - |
dc.description | This paper devoted the character recognition. | uk_UA |
dc.description.abstract | The process of neural networks modeling for pattern recognized problem of printed characters consid-ered in this paper. Learning for pattern recognition preparing for a limited set of synthetic characters. It assumes the two-layer neural network training. The convergence of three learning algorithms is stud-ied. They are packet-based adjustment of weights and biases, the gradient, the algorithm based on the computation of the Jacobian function weights. The article provides recommendations for the installa-tion of the initial parameters for a set of tools Neural Networks Toolbox software Matlab. Experimental results for different settings customer networks given that confirms these propositions. | uk_UA |
dc.language.iso | en_US | uk_UA |
dc.publisher | National aviation university | uk_UA |
dc.subject | Neural networks; learning; gradient; Levenberg–Marquardt method; synthetic image | uk_UA |
dc.title | NEURAL NETWORK TECHNOLOGIES FOR RECOGNITION CHARACTERS | uk_UA |
dc.type | Article | uk_UA |
dc.speciality | image recognation | uk_UA |
Розташовується у зібраннях: | Наукові статті кафедри комп’ютеризованих систем управління |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Razdel_3-2_Kucherov_new.docx | Основная статья | 127.04 kB | Microsoft Word XML | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.