МРНТИ 28.17.19, 28.23.37                                                                 №2 (2015г.)

Скачать

В статье рассматриваются вопросы распознавания образов с использованием сети Кохонена. Самоорганизующая  карта  Кохенена  — система нейронной сети, часто используется для классифицирования входов на различные категории. Нейронная сеть Кохонена работает отличным образом в отличии от нейронной сети с прямой связью. Использование карты Кохонена состоит из двух шагов: шаг обучения и шаг тестирование. При обучении, входные примеры последовательно используются в качестве входа в нейронной сети, каждый раз, когда изменяются веса связей. Входные данные используются до тех пор, пока не достигается сходимость нейронной сети. При тестировании, веса не изменяются, и выход нейронной сети используется в качестве ответа нейронной сети для заданных входных данных.
Ключевые слова: распознавание, образ, сеть Кохонена, самоорганизующая карта, нейронная сеть, тестирование.

______________________________

Жетимекова   Г.Ж.
КОХОНЕН ЖЕЛІСІН ҚОЛДАНУ АРҚЫЛЫ БЕЙНЕНІ ТАНУ

Мақалада Кохонен желісін қолдану арқылы бейнені тану сұрақтары қарастырылған. Кохонен желісі – нейрондық желі жүйесі болып табылады. Бұл жүйе әр категориядағы енгізуді жіктеу үшін қолданылады. Кохонен нейрондық желісі тікелей байланысты желі жұмысын орындайды.  Кохонен картасын қолдану екі қадамнан тұрады: оқыту қадамы және тестілеу қадамы. Оқыту барасында енгізу мысалдары тізбек түрінде орындалады, әр енгізу сайын қатынастар салмағы өзгеріп отырады. Енгізу мәліметтері нейрондық желімен ұқсастық тапқанға дейін орындалады. Тестілеу барысында салмақ өзгермейді және нейрондық желі негізінде енгізу мәліметтері қолданылады.
Кілттік сөздер: тану, бейне, Кохонен желі, өздігінен ұйымдастырылатын карта, нейрондық желі, тестілеу

_____________________________

Zhetimekov G.J. 
THE RECOGNITION OF THE IMAGES WITH THE USE OF KOHONEN NETWORK

In the article are considered  the matters of recognition of the patterns using the Kohonen network. Kohonen self-organizing map — neural network system developed by Kohonen, which is often used to classify inputs into various categories. A neural Kohonen network works in different way in contrast to a neural network with a direct link. Use of the card Kohonen consists of two steps: a step of training and a step of testing. During the training, input examples are sequentially used as inputs to the neural network, each time, when the weight of relations  changes. The input data are used as long as no convergence of neural network is achieved. During the tests, the weights are not changing, and the output of the neural network is used as the reply of the neural network for the given input data.
Keywords: recognition, image, Kohonen network, self-organizing map, neural network, testing.