, Russian Federation
, Russian Federation
, Russian Federation
The article considers a mathematical model of a system that provides recognition of images that represent text or use similar information in the generation process.
connectivity components, neural networks, learning systems, recognition, seg-mentation
1. Zhuravlev, Yu.I. Raspoznavanie. Klassifikaciya. Prognoz / Yu.I. Zhuravlev // Matematicheskie metody i ih primenenie. – 1989. – Vyp. 2. – S. 208–327.
2. Zaencev, I.V. Neyronnye seti: Osnovnye modeli / I.V. Zaencev. – Voronezh, 1999. – S. 76
3. Oksyuta, O.V. Sistema raspoznavaniya dorozhnyh znakov s ispol'zovaniem iskusstvennyh neyronnyh setey / O.V. Oksyuta, A.M. Milyutin // Modelirovanie sistem i processov. – 2017. – T. 10, № 1. – S. 64-67.
4. Zmeev, A.A. Sravnitel'nyy analiz arhitektur neyronnyh setey dlya ispol'zovaniya ih na praktike / A.A. Zmeev, V.V. Lavlinskiy, S.N. Yan'shin // Modelirovanie sistem i processov. – 2017. – T. 10, № 4. – S. 18-26
5. Lavlinskiy, V.V. Primenenie matematicheskogo opisaniya deystviy dlya celenapravlennyh sistem na osnove metodov neyronnyh setey / V.V. Lavlinskiy, S.N. Yan'shin // Modelirovanie sistem i processov. – 2017. – T. 10, № 2. – S. 17-23.
6. Lavlinskiy, V.V. Informacionnye sistemy dlya izvlecheniya dannyh iz nestrukturirovannogo teksta s ispol'zovaniem ontologiy / V.V. Lavlinskiy, Yu.O. Zol'nikova // Modelirovanie sistem i processov. – 2018. – T. 11, № 3. – S. 30-34.
7. Chubur, T.A. Diskursivnaya ob'ektivaciya verbal'no-mental'nyh edinic v russkoy i angliyskoy lingvokonceptosferah v rakurse zakonomernostey is-toricheskih izmeneniy yazyka / T.A. Chubur // Modelirovanie sistem i proces-sov. – 2017. – T. 10, № 1. – S. 76-80.
