Please use this identifier to cite or link to this item: http://openarchive.nure.ua/handle/document/3156
Title: Обробка зображень на основі мереж ART
Authors: Сниткін, М. С.
Keywords: нейронна мережа
метод стискання
векторне квантування
навчання
neural network
compression scheme
vector quantization
training
Issue Date: 2013
Publisher: Харк. нац. ун-т радіоелектроніки
Citation: Снитикін, М. С. Обробка зображень на основі мереж ART : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системы и средства искусственного интеллекта" / М. С. Сниткін ; МОН Украины, Харьк. нац. ун-т радиоэлектроники. – Х., 2013. – 170 с.
Abstract: У роботі проведено аналіз проблеми класифікації, кластеризації даних та обробки зображень за допомогою ШНМ ART; досліджена структура нейронної мережі ART; розглянуто основні принципи роботи мережі; розглянуто існуючі алгоритми роботи та навчання нейронної мережі; проведено аналіз властивостей мережі при виборі різних значень параметрів її навчання; розглянуто питання вибору типу мережі ART для вирішення поставленої задачі; розроблено ефективні стратегії та методи навчання штучної нейронної мережі ART при вирішенні задач класифікації, кластеризації; розроблено метод, який базується на використанні нейронної мережі ART, для векторного квантування в задачах стискання зображень. Проведено імітаційне моделювання різних типів нейронних мереж ART, досліджено 17 процес вирішення задач класифікації та кластеризації даних, а також стискання зображень. Достовірність результатів підтверджується експериментальними дослідженнями та впровадженнями.The analysis of classification, clustering and image processing problems with using of ANN ART was performed in the thesis. ART neural network structure was investigated. Basic ART network functioning principles were examined. The present algorithms of neural network functioning and training were examined. The network properties analysis during selecting different values of training parameters were investigated. The problem of ART network type selection for particular solution was examined. Effective strategies and methods of ART neural network training for classification and clustering problem solution were developed. The method based on neural network ART which was used for vector quantization in image compression scheme was developed. The simulation of different types of neural network ART was performed. The process of handling tasks of classification, clustering and image compression was investigated. The authenticity of results is confirmed by experimental researches and applications.
URI: http://openarchive.nure.ua/handle/document/3156
Appears in Collections:Автореферати

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
SnitkinMS.pdf572 kBAdobe PDFView/Open


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