Розроблено архітектуру та методики використання інтелектуальної системи розпізнавання образів на основі штучних нейронних мереж (ШНМ) з конкуренційним навчанням. Запропоновано метод попередньої обробки даних ШНМ, що предбачає розширення вимірності простору реалізацій на основі геометричного підходу. Побудовано інформаційні моделі для модифікованих варіантів карт з самоорганізацією Кохонена та мереж зустрічного поширення (МЗП), створено їх програмні реалізації, які дозволяють у 2 - 2,5 рази покращити якість розпізнавання образів (для МЗП). Для візуалізації результатів розпізнавання запропоновано модель тривимірної карти особливостей. Результати дослідження використано для розв'язання задач діагностування у стоматології, розпізнавання та візуалізації мовних образів.

  Завантажити