, Россия
, Россия
, Россия
В статье рассматривается математическая модель системы, которая обеспечивает рас-познавание изображений, представляющих собой текст или использующий аналогичную информацию в процессе генерации.
компоненты связности, нейронные сети, обучающие системы, рас-познавание, сегментация
1. Журавлёв, Ю.И. Распознавание. Классификация. Прогноз / Ю.И. Журавлёв // Математические методы и их применение. – 1989. – Вып. 2. – С. 208–327.
2. Заенцев, И.В. Нейронные сети: Основные модели / И.В. Заенцев. – Воронеж, 1999. – С. 76
3. Оксюта, О.В. Система распознавания дорожных знаков с использованием искусственных нейронных сетей / О.В. Оксюта, А.М. Милютин // Моделирование систем и процессов. – 2017. – Т. 10, № 1. – С. 64-67.
4. Змеев, А.А. Сравнительный анализ архитектур нейронных сетей для использования их на практике / А.А. Змеев, В.В. Лавлинский, С.Н. Яньшин // Моделирование систем и процессов. – 2017. – Т. 10, № 4. – С. 18-26
5. Лавлинский, В.В. Применение математического описания действий для целенаправленных систем на основе методов нейронных сетей / В.В. Лавлинский, С.Н. Яньшин // Моделирование систем и процессов. – 2017. – Т. 10, № 2. – С. 17-23.
6. Лавлинский, В.В. Информационные системы для извлечения данных из неструктурированного текста с использованием онтологий / В.В. Лавлинский, Ю.О. Зольникова // Моделирование систем и процессов. – 2018. – Т. 11, № 3. – С. 30-34.
7. Чубур, Т.А. Дискурсивная объективация вербальноментальных единиц в русской и английской лингвоконцептосферах в ракурсе закономерностей исторических изменений языка / Т.А. Чубур // Моделирование систем и процессов. – 2017. – Т. 10, № 1. – С. 76-80.
