АЛГОРИТМ ФОРМУВАННЯ КАРТ САМООРГАНІЗАЦІЇ САМОРОЗПІЗНАВАЛЬНОЇ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОЇ СТРУКТУРИ В УМОВАХ АПРІОРНИХ ОБМЕЖЕНЬ

Автор(и)

  • Георгий Игорович Шараевский Национальний техничнеский университет Украины «Киевский политехнический институт», г. Киев, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.32626/2308-5916.2010-3.195-200

Ключові слова:

распознавание, искусственные нейронные сети, алгоритмы обучения нейронных сетей, кластеризация.

Анотація

В статье рассмотрен подход к построению SOM нейронних сетей применительно к задачам распознавания случайных объектов. Предложен модифицированный алгоритм обучения распознающей SOM нейросетевой структуры в условиях отсутствия априорной информации о мощности подлежащего распознаванию множества классов.

Посилання

Teuvo Kohonen. Self-Organizing Maps: Springer, 2006. — 665 с.

Садыхов Р. Х., Новые алгоритмы формирования SOM нейронных сетей в задаче распознавания образов / Р. Х. Садыхов, М. Е. Ваткин // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. — 2004, №1, 23—31 с.

Шаповалова С. І. Комп’ютерне моделювання карти самоорганізації для розв’язання задачі розпізнавання сигналів / С. І. Шаповалова, Г. І. Шараєвський // Автоматика. Вимірювання та керування. — 2007. — № 574, 75—80 с.

##submission.downloads##

Опубліковано

2010-05-17

Номер

2010: Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки. Випуск 3

Розділ

Статті

Ліцензія

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
  2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
  3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).