2015-08-21
482
Требуется создать нейронную сеть для распознавания 26 символов латинского алфавита. В качестве датчика предполагается использовать систему распознавания, которая выполняет оцифровку каждого символа, находящегося в поле зрения. В результате каждый символ будет представлен шаблоном размера 5´7. Например, символ A может быть представлен, как это показано на рис. 9.19, а и б.
а
| б |
Рис. 9.19
Однако система считывания символов обычно работает неидеально и отдельные элементы символов могут оказаться искаженными (рис. 9.20).
Рис. 9.20
Проектируемая нейронная сеть должна точно распознавать идеальные векторы входа и с максимальной точностью воспроизводить зашумленные векторы. М-функция prprob определяет 26 векторов входа, каждый из которых содержит 35 элементов, этот массив называется алфавитом. М-функция формирует выходные переменные alphabet и targets, которые определяют массивы алфавита и целевых векторов. Массив targets определяется как eye(26). Для того чтобы восстановить шаблон для i -й буквы алфавита, надо выполнить следующие операторы:
|
|
|
[alphabet, targets] = prprob;
ti = alphabet(:, i);
letter{i} = reshape(ti, 5, 7)';
letter{i}
Пример:
Определим шаблон для символа A, который является первым элементом алфавита:
[alphabet, targets] = prprob;
i = 2;
ti = alphabet(:, i);
letter{i} = reshape(ti, 5, 7)';
letter{i}
ans =
0 0 1 0 0
0 1 0 1 0
0 1 0 1 0
1 0 0 0 1
1 1 1 1 1
1 0 0 0 1
1 0 0 0 1
