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 | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
КОМПОЗИЦІЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ.pdf | 253.41 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.