DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Иванов, Д. В. | - |
dc.date.accessioned | 2022-05-24T06:27:45Z | - |
dc.date.available | 2022-05-24T06:27:45Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.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. | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47076 | - |
dc.description.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. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
dc.subject | дефекты печатных плат | ru_RU |
dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
dc.subject | генетические алгоритмы | ru_RU |
dc.subject | PCB defect | ru_RU |
dc.subject | neural network | ru_RU |
dc.subject | genetic algorithm | ru_RU |
dc.title | Обучение нейронной сети с применением генетического алгоритма для решения задачи распознавания дефектов печатных плат | ru_RU |
dc.title.alternative | Neural network training using genetic algorithm for solving the problem of recognition of defects in printed circuit boards | ru_RU |
dc.type | Статья | ru_RU |
Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 58-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2022)
|