Аннотации:
This article investigated the use of a neural network with back propagation for pattern recognition.
The basic technique of neural network training is revealed. An artificial system was created to
generate values similar to standard, rotated at different angles. An experiment was conducted during
which it was established that a neural network can be trained on artificial examples (images), and
then used for analysis of reference values. Проведено исследование применения нейронной сети с обратным распространением
ошибки для распознавания образов. Выявлена основная методика обучения нейронной сети.
Была создана искусственная система по генерированию значений, похожих на эталонные, повернутые под разным углом. Проведён эксперимент, в ходе которого было установлено, что
нейронную сеть можно обучить на искусственных примерах (образах), а потом использовать
ее для анализа эталонных значений.
Описание:
Асяев Григорий Дмитриевич, студент Высшей школы электроники и компьютерных наук,
Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск; asyaev1996@mail.ru.
Никольская Ксения Юрьевна, старший преподаватель, Южно-Уральский государственный
университет, г. Челябинск; nikolskaya174@gmail.com.
Али Мохаммед Мозан, помощник преподавателя, отделение электронных технологий, Технологический институт – Багдад, Средний технический университет, г. Багдад, Ирак; ali_mozan7819@
yahoo.com. G.D. Asyaev1, asyaev1996@mail.ru,
K.Yu. Nikol’skaya1, nikolskaya174@gmail.com,
Ali Mohammed Mozan2, ali_mozan7819@yahoo.com
1 South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation,
2 Middle Technical University, Baghdad, Iraq