<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">inform</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Информатика</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Informatics</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1816-0301</issn><issn pub-type="epub">2617-6963</issn><publisher><publisher-name>UIIP NASB</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">inform-519</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ, ИЗОБРАЖЕНИЙ, РЕЧИ, ТЕКСТА И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>SIGNAL, IMAGE, SPEECH, TEXT PROCESSING AND PATTERN RECOGNITION</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>АДАПТИВНЫЙ НЕЙРОСЕТЕВОЙ КЛАССИФИКАТОР</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title></trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Прокопович</surname><given-names>Г. А.</given-names></name></name-alternatives><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff xml:lang="ru" id="aff-1"><institution>Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси</institution><country>Belarus</country></aff><pub-date pub-type="collection"><year>2009</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>19</day><month>10</month><year>2018</year></pub-date><volume>0</volume><issue>3(23)</issue><fpage>68</fpage><lpage>81</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Прокопович Г.А., 2018</copyright-statement><copyright-year>2018</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Прокопович Г.А.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Прокопович Г.А.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://inf.grid.by/jour/article/view/519">https://inf.grid.by/jour/article/view/519</self-uri><abstract><p>Рассматривается проблема затирания памяти в искусственных нейронных сетях при предъявлении новых классов образов. Предлагается адаптивный гибридный классификатор, обладающий способностью к дообучению. Отличительной особенностью описываемого классификатора является обучение с учителем и наличие ассоциативного поиска сохраненных образов в долговременной памяти, который повышает устойчивость классификатора к шумам и уменьшает количество обращений к памяти по сравнению с последовательным способом.</p></abstract></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Печерский, Ю.Н. Распознающие системы в природе, науке и технике / Ю.Н. Печерский. – Кишинев : Штиинца, 1986. – 156 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Печерский, Ю.Н. Распознающие системы в природе, науке и технике / Ю.Н. Печерский. – Кишинев : Штиинца, 1986. – 156 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Ф. Уоссермен. – М. : Мир, 1990. – 240 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Ф. Уоссермен. – М. : Мир, 1990. – 240 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Джонс, М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М.Т. Джонс ; пер. с англ. А.И. Осипов. – М. : ДМК Пресс, 2004. – 312 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Джонс, М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М.Т. Джонс ; пер. с англ. А.И. Осипов. – М. : ДМК Пресс, 2004. – 312 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. –</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. –</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">-е изд. – М. : Вильямс, 2007. – 1424 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">-е изд. – М. : Вильямс, 2007. – 1424 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. – 2-е изд., пер. с англ. – М. : Вильямс, 2006. – 1104 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. – 2-е изд., пер. с англ. – М. : Вильямс, 2006. – 1104 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Симонов, П.В. Лекции о работе головного мозга. Потребностно-информационная теория высшей нервной деятельности / П.В. Симонов. – М. : Институт психологии РАН, 1998. – 98 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Симонов, П.В. Лекции о работе головного мозга. Потребностно-информационная теория высшей нервной деятельности / П.В. Симонов. – М. : Институт психологии РАН, 1998. – 98 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Крот, А.М. Быстрые алгоритмы и программы цифровой спектральной обработки сигналов и изображений / А.М. Крот, Е.Б Минервина. – Минск : Навука i тэхнiка, 1995. – 407 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Крот, А.М. Быстрые алгоритмы и программы цифровой спектральной обработки сигналов и изображений / А.М. Крот, Е.Б Минервина. – Минск : Навука i тэхнiка, 1995. – 407 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Крот, A.M. Дискретные модели динамических систем на основе полиномиальной алгебры / A.M. Крот. – Минск : Навука i тэхнiка, 1990. – 312 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Крот, A.M. Дискретные модели динамических систем на основе полиномиальной алгебры / A.M. Крот. – Минск : Навука i тэхнiка, 1990. – 312 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Головко, В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн. 4 : учеб. пособие для вузов / А.В. Головко ; под общ. ред. Л.И. Галушкина. – М. : ИПРЖР, 2001. – 256 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Головко, В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн. 4 : учеб. пособие для вузов / А.В. Головко ; под общ. ред. Л.И. Галушкина. – М. : ИПРЖР, 2001. – 256 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Kosko, B. Bidirectional associative memories / B. Kosko // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. – 1988. – Vol. 18, № 1. – P. 49–60.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kosko, B. Bidirectional associative memories / B. Kosko // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. – 1988. – Vol. 18, № 1. – P. 49–60.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Freeman J.A., Skapura D.M. Neural networks, algorithms, applications, and programming techniques / J.A. Freeman, D.M. Skapura. – N.Y. : Addison-Wesley, 1991. – P. 414.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Freeman J.A., Skapura D.M. Neural networks, algorithms, applications, and programming techniques / J.A. Freeman, D.M. Skapura. – N.Y. : Addison-Wesley, 1991. – P. 414.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
