Problems of risk management in the technosphere Problems of risk management in the technosphere Проблемы управления рисками в техносфере 1998-8990 66952 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫХ ПРОЦЕССОВ MATHEMATICAL MODELING, COMPUTER TECHNOLOGIES IN THE CONTROL THEORY OF COMPLEX PROCESSES МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫХ ПРОЦЕССОВ ADAPTIVE FILTRATION THE IMAGE FOR NEURAL NETWORK RECOGNITION АДАПТИВНОЕ ФИЛЬТРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ, РАСПОЗНАВАЕМОГО НЕЙРОННОЙ СЕТЬЮ Лабинский А Ю Labinskiy A Yu Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России ru Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia ru 25 06 2018 25 06 2018 2018 2 133 138 12 06 2018 20 06 2018 https://journals.igps.ru/en/nauka/article/66952/view

Рассмотрены особенности использования адаптивного фильтрования цветного изображения в целях его распознавания с помощью нейронной сети. Рассмотрены способы учета топологии изображения путем группировки элементов изображения по заданным признакам. Представлены результаты реализации адаптивного фильтрования цветного изображения в виде компьютерной программы.

This article presents the adaptive filtration the image for neural network recognition. The synthetic neural network to realize in form the mathematical model and computing program.

 искусственная нейронная сеть распознавание изображений компьютерная программа математическая модель synthetic neural network image recognition computing program mathematical model

Фомин Я.А. Распознавание образов: теория и применения. М.: Фазис, 2012. Fomin Ya.A. Raspoznavanie obrazov: teoriya i primeneniya. M.: Fazis, 2012. Петров С.П. Сверточная нейронная сеть для распознавания символов // Журнал ММУ. 2013. № 3. Petrov S.P. Svertochnaya neyronnaya set' dlya raspoznavaniya simvolov // Zhurnal MMU. 2013. № 3. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 2000. Dubrov A.M., Mhitaryan V.S., Troshin L.I. Mnogomernye statisticheskie metody. M.: Finansy i statistika, 2000. Местецкий Л.М. Математические методы распознавания образов. М.: МГУ, 2004. Mesteckiy L.M. Matematicheskie metody raspoznavaniya obrazov. M.: MGU, 2004. Лабинский А.Ю. Особенности использования нейронной сети для распознавания изображений // Проблемы управления рисками в техносфере. 2016. № 3 (39). С. 67-73. Labinskiy A.Yu. Osobennosti ispol'zovaniya neyronnoy seti dlya raspoznavaniya izobrazheniy // Problemy upravleniya riskami v tehnosfere. 2016. № 3 (39). S. 67-73.