| Title: | Обучение нейронной сети с применением генетического алгоритма для решения задачи распознавания дефектов печатных плат |
| Other Titles: | Neural network training using genetic algorithm for solving the problem of recognition of defects in printed circuit boards |
| Authors: | Иванов, Д. В. |
| Keywords: | материалы конференций;дефекты печатных плат;нейронные сети;генетические алгоритмы;PCB defect;neural network;genetic algorithm |
| Issue Date: | 2022 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Иванов, Д. В. Обучение нейронной сети с применением генетического алгоритма для решения задачи распознавания дефектов печатных плат / Д. В. Иванов // Электронные системы и технологии [Электронный ресурс] : сборник материалов 58-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 18-22 апреля 2022 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Д. В. Лихаческий [и др.]. – Минск, 2022. – С. 227–229. – Режим доступа : https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46926. |
| Abstract: | В данной работе рассматривается применение генетического алгоритма для обучения нейронной сети в задаче распознавания дефектов печатных плат. Предложенная система распознавания дефектов печатных плат способна определять 6 видов дефектов печатных плат. Определены основные преимущества и недостатки применения генетического алгоритма для обучения нейронной сети. In this paper, we consider the application of a genetic algorithm for training a neural network in the problem of recognizing defects in printed circuit boards. It is shown that the use of a genetic algorithm at the stage of training a neural network makes it possible to increase the speed of data processing and eliminate the disadvantages of the backpropagation method. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47076 |
| Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 58-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2022)
|
