Розпізнавання текстових фраз, спотворених перешкодами, нейронною мережею зворотного розповсюдження помилки

The paper takes into consideration risk systems that can use not only in nuclear reactions but other plants with frequent risks for people's life, such as mining, and other. Such facilities apply information systems in which take place exchange text messages through free space. The main problem of information radio reception is an increasing number of emitting means that equal the increase of noise level receiving set. As an additional means of processing distorted textual information, it is proposed to use a neural network, which must be pre-configured. For analysis, the back propagation neural network was selected. The adjustment is carried out by an algorithm assuming a double differentiation of the error function, which ensures a high network convergence rate. Learning is stopped according to the total criterion for the deviation of the output signal from the reference. The paper formulates the conditions of quadratic convergence of the back propagation network with one new tuning procedure, and also offers examples of the construction of a neural network for recognizing a text message in various reception conditions. The fed to the neural network is sequence of the letters of English alphabet. A feature of the structure of the neural network that provides correct recognition is the use of completely nonlinear neurons. Comparison of options for the structure of the neural network when recognizing text phrases is carried out according to indicators of the probability of recognition, error, and training time. The established properties of the neural network are useful in the design of efficient information system.В статье рассматриваются системы, которые могут использоваться на установках, используемых в условиях риска для жизни людей, например, в горной, ядерной промышленности, др. Информационные системы способны предупреждать об опасности передачей текстовых сообщений через свободное пространство. Основной проблемой радиоприема информации в современных условиях является увеличение количества излучающих средств, что эквивалентно увеличению уровня шума на входе приёмного устройства. В качестве дополнительного средства обработки искаженной текстовой информации предлагается использовать предварительно настроенную нейронную сеть. Для анализа выбрано нейтральную сеть обратного распространения ошибки. Настройка сети осуществляется алгоритмом, предусматривающим двойное дифференцирование функции ошибок, что обеспечивает высокую скорость сходимости сети. Изучение прекращается по критерию отклонения выходного сигнала от эталонного. В статье сформулированы условия квадратичной сходимости сети, использующей одну новую процедуру настройки, а также предлагаются примеры построения нейронной сети для распознавания текстового сообщения в различных условиях приема. Входными данными для нейронной сети является английский алфавит, представленный двоичным сигналом. Особенностью структуры нейронной сети, что обеспечивает правильное распознавание, является использование абсолютно нелинейных нейронов. Сравнение вариантов структуры нейронной сети при распознавании текстовых фраз осуществляется по показателям вероятности распознавания, ошибки и времени обучения. Установленные свойства нейронной сети полезны при разработке эффективных информационных систем.У статті розглядаються системи, які можуть використовуватися на установках, що використовуються в умовах ризику для життя людей, наприклад, в гірській, ядерній промисловості, ін. Інформаційні системи здатні попереджувати про небезпеку передаванням текстових повідомлень через вільний простір. Основною проблемою радіоприймання інформації в сучасних умовах є збільшення кількості випромінюючих засобів, що еквівалентно збільшенню рівня шуму на вході приймального пристрою. Як додатковий засіб обробки викривленої текстової інформації пропонується використовувати попередньо налаштовану нейронну мережу. Для аналізу було вибрано нейтральну мережу зворотного розповсюдження помилки. Налаштування мережі здійснюється алгоритмом, що передбачає подвійне диференціювання функції помилок, що забезпечує високу швидкість збіжності мережі. Вивчення припиняється за критерієм відхилення вихідного сигналу від еталонного. У статті сформульовані умови квадратичної збіжності мережі, що використовує одну нову процедуру настройки, а також пропонуються приклади побудови нейронної мережі для розпізнавання текстового повідомлення в різних умовах прийому. Вхідними даними для нейронної мережі є англійський алфавіт, представлений двійковим сигналом. Особливістю структури нейронної мережі, що забезпечує правильне розпізнавання, є використання абсолютно нелінійних нейронів. Порівняння варіантів структури нейронної мережі при розпізнаванні текстових фраз здійснюється за показниками ймовірності розпізнавання, помилки і часу навчання. Встановлені властивості нейронної мережі корисні при розробці ефективних інформаційних систем