Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/2112
Название: | Композиція нейронних мереж з алгоритмами Хебба та прямого поширення в системах символьного кодування |
Другие названия: | Composition of neural networks by Hebb algorithm and direct spreading in characters encoding systems |
Авторы: | Юркович, Наталія Василівна Герасімов, О.В. Юркович, В.М. Мар’ян, Михайло Іванович |
Ключевые слова: | нейронні мережі, алгоритм Хебба, алгоритм прямого поширення, символьне кодування, електронний цифровий підпис та біометрія, системи захисту інформації, мова програмування С++ |
Дата публикации: | 2014 |
Издательство: | Видавництво УжНУ "Говерла" |
Библиографическое описание: | 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). |
Серия/номер: | Фізика; |
Краткий осмотр (реферат): | 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++. |
Описание: | 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 ++. |
Тип: | Text |
Тип публикации: | Стаття |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/2112 |
Располагается в коллекциях: | Науковий вісник УжНУ Серія: Фізика. Випуск 36 - 2014 |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
КОМПОЗИЦІЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ.pdf | 253.41 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.