Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/10472
Title: Нечеткая нейронная сеть для анализа топологии интегральных микросхем
Authors: Дудкин, А. А.
Keywords: публикации ученых;интегральная схема;топология;нечеткая нейронная сеть;идентификация;integrated circuit;layout;fuzzy neural network;identification
Issue Date: 2015
Publisher: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України і НАН України
Citation: Дудкин, А. А. Нечеткая нейронная сеть для анализа топологии интегральных микросхем / А. А. Дудкин // Искусственный интеллект. – 2015. – № 1-2. − C.79-86.
Abstract: В статье рассматривается задача идентификации объектов топологии интегральных схем на основе нейроcетевого подхода к обработке изображений. Предложена новая структура нечеткой нейронной сети, которая представляет собой модификацию неокогнитрона, ориентированную на идентификацию объектов топологии на полутоновых изображениях с искажениями яркости и смещения. Экспериментально показано, что разработанная нейронная сеть позволяет повысить точность идентификации.
Alternative abstract: In the article the task of identification of layout object is considered based neural network approach for image processing. A new structure of fuzzy neural network is proposed that is a modification of the neocognitron intended to identification of layout objects having shape defects and brightness distortions on halftone layout images. It was shown experimentally that proposed network allows to increase the recognition accuracy.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/10472
Appears in Collections:Публикации в зарубежных изданиях

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
031001.pdf928.57 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.