11 / 16
принципу работы биологических нейронных сетей — сетей нервных
клеток живого организма. Искусственная НС состоит из связанной
группы искусственных нейронов и обрабатывает информацию, ис-
пользуя коннективисткий подход для вычислений. В большинстве
случаев ИНС — адаптивная система, которая изменяет свою структу-
ру, основываясь на обработке входящей или исходящей информации,
которая проходит через сеть во время фазы обучения. Другими слова-
ми, нейронные сети — инструменты для моделирования нелинейных
статистических данных. Искусственная НС используется для моде-
лирования сложного отношения между входами (input) и выходами
(output), а также для распознавания образов среди данных.
Генетические алгоритмы
могут быть применены для распозна-
вания рукописных символов. Перед применением такого алгоритма
последовательно выполняются скелетизация, векторизация и удаление
“шпор”, разбиение на символы и их распознавание.
Скелетизация (утончение линий изображения) отличается просто-
той, быстродействием и дает наименьшее число “шпор”. Если в ре-
зультате скелетизации образуются “шпоры”, то запускается алгоритм
удаления “шпор”. Затем к изображению применяется алгоритм выде-
ления отдельных символов (рис. 5).
Нейронные сети.
Применение нейросетевых парадигм для реше-
ния какой-либо задачи возможно при следующих условиях: могут быть
представлены примеры решения задачи; имеется взаимосвязь между
входными и выходными данными, т.е. изменения на входе влияют на
результат на выходе. Упрощенная модель НС представлена на рис. 6.
Искусственные НС — достаточно эффективный инструмент реше-
ния трудно формализуемых задач с неполной или плохо определен-
ной информацией, например для распознавания рукописных символов.
Схема такой сети показана на рис. 7.
Для обучения сверточной НС используется алгоритм обратного
распространения ошибки. Обучение сети начинается с предъявления
образа и вычисления соответствующей реакции. Сравнение с желае-
мой реакцией дает возможность изменять веса связей так, чтобы сеть
на следующем шаге могла выдавать более точный результат.
Основные способы обучения:
•
обучение с учителем (выходное пространство решений НС из-
вестно);
Рис. 5. Результат работы генетического алгоритма
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2015. № 3 33