Нейроаналитический метод классификации образов

Abstract

Представлено теоретическое обоснование использования нейронных сетей при распознавании образов. В результате исследований создан нейроаналитический алгоритм, позволяющий безошибочно осуществлять классификацию образов при отсутствии шумов входных сигналов. Но алгоритм распознавания образов должен быть эффективным и при наличии шумов. Зашумленные входные сигналы классифицируются существующими нейросетевыми алгоритмами неудовлетворительно. Эксперименты же с незначительными шумами в 0,2 пиксела подтверждают лишь незначительное повышение точности. Проверка эффективности разработанного нейроаналитического алгоритма привела к выводам, что необходимо разработать и исследовать робастный алгоритм классификации, который будет устойчив как к незначительным, так и к весьма ощутимым шумам.