Введение
Глава I. Современные модели, методы и алгоритмы распознавания образов ..4
1.1 Интеллектуальные системы распознавания образов 9
1.2. Обзор существующих моделей, методов и алгоритмов компьютерного зрения 10
1.3 Нейронные сети - как инструмент в задачах распознавания 11
1.4 Обзор существующих методов распознавания образов 12
1.5 Эволюционное моделирование для настройки нейронной нечеткой сети в задачах распознавания образов 19
Выводы 21
Глава II. Распознавание символов с помощью нейронных сетей 23
2.1 Алгоритм предварительной обработки изображения 23
2.2 Бинаризация 24
2.3 Сегментация изображения 30
2.4 Нейросетевые технологии 34
2.4.1 Многослойный персептрон 34
2.4.2 СетьКохонена 37
2.4.3 СетьХемминга 41
2.4.4 Нечеткие нейронные сети. Сеть Ванга-Менделя 44
2.4.5 Оценка эффективности работы нейронных сетей 51
Выводы 52
Глава III. Настройка весовых коэффициентов, с помощью модифицированного генетического алгоритма 53
3.1 Понятие генетического алгоритма 53
3.2 Адаптация алгоритма к решаемой задаче 54
Выводы 70
Глава IV. Описание программного продукта 71
4.1 Интерфейс пользователя 71
4.2 Взаимодействие функциональных блоков 79
4.3 Технологический процесе 89
Выводы 90
Заключение 91
Список используемой литературы 92
