Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/2112
Title: Композиція нейронних мереж з алгоритмами Хебба та прямого поширення в системах символьного кодування
Other Titles: Composition of neural networks by Hebb algorithm and direct spreading in characters encoding systems
Authors: Юркович, Наталія Василівна
Герасімов, О.В.
Юркович, В.М.
Мар’ян, Михайло Іванович
Keywords: нейронні мережі, алгоритм Хебба, алгоритм прямого поширення, символьне кодування, електронний цифровий підпис та біометрія, системи захисту інформації, мова програмування С++
Issue Date: 2014
Publisher: Видавництво УжНУ "Говерла"
Citation: Композиція нейронних мереж з алгоритмами Хебба та прямого поширення в системах символьного кодування [Текст] / Н. В. Юркович, О. В. Герасімов, В. М. Юркович, М. І. Мар’ян // Науковий вісник Ужгородського університету : Серія: Фізика / відп. ред. В. Різак; відп. за вип. М. Мар’ян. – Ужгород : Видавництво УжНУ "Говерла", 2014. – Вип.36. – C. 161–167. – Рез. англ., рос. – Бібліогр.: с. 166 (12 назв).
Series/Report no.: Фізика;
Abstract: Досліджено нейронні мережі з алгоритмами самоорганізації Хебба і прямого поширення, розглянуто способи їх навчання та можливість використання в системах технічного захисту інформації. Реалізована самоузгоджена модель композиції нейронної мережі з алгоритмом Хебба та прямого поширення, яка здатна розпізнавати зображення символьного кодування даних. Розроблена програма на мові С++ для відповідного розпізнавання коду доступу і створено модуль реалізації алгоритму блокування системи при досягненні попередньо заданого відсотка розпізнавання. Ключові слова: нейронні мережі, алгоритм Хебба, алгоритм прямого поширення, символьне кодування, електронний цифровий підпис та біометрія, системи захисту інформації, мова програмування С++.
Description: Investigated neural network by Hebb self-organizated algorithms and direct spreading, discussed ways of learning it and ability to use it at systems of technical information protection. Implemented self-consistent model of composition of the neural network by Hebb algorithm and direct spreading, which is able to detect image data character encoding. The program developed in C ++ for appropriate recognition code access, also created the module of the algorithm realisation blocking system upon reaching a preset percentage of recognition. Keywords: neural networks, by Hebb algorithm, algorithm direct spreading, character encoding, digital signature and biometrics, information security systems, the programming language C ++.
Type: Text
Publication type: Стаття
URI: https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/2112
Appears in Collections:Науковий вісник УжНУ Серія: Фізика. Випуск 36 - 2014

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
КОМПОЗИЦІЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ.pdf253.41 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.