Нечеткая нейронная сеть для анализа топологии интегральных микросхем

В статье рассматривается задача идентификации объектов топологии интегральных схем на основе нейроcетевого подхода к обработке изображений. Предложена новая структура нечеткой нейронной сети, которая представляет собой модификацию неокогнитрона, ориентированную на идентификацию объектов топологии на...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Штучний інтелект
Date:2015
Main Author: Дудкин, А.А.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2015
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/117152
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Нечеткая нейронная сеть для анализа топологии интегральных микросхем / А.А. Дудкин // Штучний інтелект. — 2015. — № 1-2. — С. 79-86. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-117152
record_format dspace
spelling Дудкин, А.А.
2017-05-20T10:38:59Z
2017-05-20T10:38:59Z
2015
Нечеткая нейронная сеть для анализа топологии интегральных микросхем / А.А. Дудкин // Штучний інтелект. — 2015. — № 1-2. — С. 79-86. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.
1561-5359
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/117152
007.001.362
В статье рассматривается задача идентификации объектов топологии интегральных схем на основе нейроcетевого подхода к обработке изображений. Предложена новая структура нечеткой нейронной сети, которая представляет собой модификацию неокогнитрона, ориентированную на идентификацию объектов топологии на полутоновых изображениях с искажениями яркости и смещения. Экспериментально показано, что разработанная нейронная сеть позволяет повысить точность идентификации.
In the article the task of identification of layout object is considered based neural network approach for image processing. A new structure of fuzzy neural network is proposed that is a modification of the neocognitron intended to identification of layout objects having shape defects and brightness distortions on halftone layout images. It was shown experimentally that proposed network allows to increase the recognition accuracy.
У статті розглядається задача ідентифікації об'єктів топології інтегральних схем на основі нейронного підходу до обробки зображень. Запропоновано нову структуру нечіткої нейронної мережі, яка є модифікацією неокогнітрона, що орієнтована на ідентифікацію об'єктів топології на напівтонових зображеннях зі спотвореннями яскравості і зсуву. Експериментально показано, що розроблена нейронна мережа дозволяє підвищити точність ідентифікації.
ru
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Штучний інтелект
Програмно-технічні засоби інтелектуальних систем
Нечеткая нейронная сеть для анализа топологии интегральных микросхем
Нечітка нейронна мережа для аналізу топології інтегральних мікросхем
Fuzzy neural network for integrated circuit layout analysis
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Нечеткая нейронная сеть для анализа топологии интегральных микросхем
spellingShingle Нечеткая нейронная сеть для анализа топологии интегральных микросхем
Дудкин, А.А.
Програмно-технічні засоби інтелектуальних систем
title_short Нечеткая нейронная сеть для анализа топологии интегральных микросхем
title_full Нечеткая нейронная сеть для анализа топологии интегральных микросхем
title_fullStr Нечеткая нейронная сеть для анализа топологии интегральных микросхем
title_full_unstemmed Нечеткая нейронная сеть для анализа топологии интегральных микросхем
title_sort нечеткая нейронная сеть для анализа топологии интегральных микросхем
author Дудкин, А.А.
author_facet Дудкин, А.А.
topic Програмно-технічні засоби інтелектуальних систем
topic_facet Програмно-технічні засоби інтелектуальних систем
publishDate 2015
language Russian
container_title Штучний інтелект
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
format Article
title_alt Нечітка нейронна мережа для аналізу топології інтегральних мікросхем
Fuzzy neural network for integrated circuit layout analysis
description В статье рассматривается задача идентификации объектов топологии интегральных схем на основе нейроcетевого подхода к обработке изображений. Предложена новая структура нечеткой нейронной сети, которая представляет собой модификацию неокогнитрона, ориентированную на идентификацию объектов топологии на полутоновых изображениях с искажениями яркости и смещения. Экспериментально показано, что разработанная нейронная сеть позволяет повысить точность идентификации. In the article the task of identification of layout object is considered based neural network approach for image processing. A new structure of fuzzy neural network is proposed that is a modification of the neocognitron intended to identification of layout objects having shape defects and brightness distortions on halftone layout images. It was shown experimentally that proposed network allows to increase the recognition accuracy. У статті розглядається задача ідентифікації об'єктів топології інтегральних схем на основі нейронного підходу до обробки зображень. Запропоновано нову структуру нечіткої нейронної мережі, яка є модифікацією неокогнітрона, що орієнтована на ідентифікацію об'єктів топології на напівтонових зображеннях зі спотвореннями яскравості і зсуву. Експериментально показано, що розроблена нейронна мережа дозволяє підвищити точність ідентифікації.
issn 1561-5359
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/117152
citation_txt Нечеткая нейронная сеть для анализа топологии интегральных микросхем / А.А. Дудкин // Штучний інтелект. — 2015. — № 1-2. — С. 79-86. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT dudkinaa nečetkaâneironnaâsetʹdlâanalizatopologiiintegralʹnyhmikroshem
AT dudkinaa nečítkaneironnamerežadlâanalízutopologíííntegralʹnihmíkroshem
AT dudkinaa fuzzyneuralnetworkforintegratedcircuitlayoutanalysis
first_indexed 2025-12-07T13:19:27Z
last_indexed 2025-12-07T13:19:27Z
_version_ 1850855724063653889