donstuAdvanced Engineering Research (Rostov-on-Don)Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don)2687-1653Don State Technical Universitydonstu-706Research ArticleTECHNICAL SCIENCESТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИIMPACT OF DEFECTS ON MULTILAYER ARTIFICIAL FEEDFORWARD NEURAL NETWORK OPERABILITYИсследование влияния дефектов на работоспособность многослойной искусственной нейронной сети прямого распространенияМаршаковДаниил ВитальевичMarshakovDaniil V.libraryloader@yandex.ruФатхиВладимир АхатовичFatkhiVladimir A.fatkhi@mail.ruДонской государственный технический университетРоссияDon State Technical UniversityRussian Federation201130062011112169173Copyright © Marshakov D.V., Fatkhi V.A., 20112011Маршаков Д.В., Фатхи В.А.Marshakov D.V., Fatkhi V.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vestnik-donstu.ru/jour/article/view/706

Impact of buried layer likely defects on the performance of the multilayer feedforward artificial neural network is investigated. Dimensions of estimation of the correct network operation by pattern recognition are offered.

Исследовано влияние возможных дефектов скрытого слоя искусственной нейронной сети прямого распространения на её работоспособность. Предложены критерии для оценки правильного функционирования сети при распознавании образов.

отказоустойчивостьнейронная сеть прямого распространенияраспознавание образовпоказатели правильного распознавания.fault tolerancefeedforward neural networkartificial recognitionindices of correct recognition.ReferencesУоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Ф. Уоссермен. – М.: Мир, 1992. – 184 с.Uossermen F. Neirokomp'yuternaya tehnika: teoriya i praktika / F. Uossermen. – M.: Mir, 1992. – 184 s. – In Russian.Хайкин С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин; пер. с англ. – 2-e изд. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1104 с.Haikin S. Neironnye seti: polnyi kurs / S. Haikin; per. s angl. – 2-e izd. – M.: Izdatel'skii dom «Vil'yams», 2006. – 1104 s. – In Russian.Аляутдинов М.А. Методы распараллеливания и программно-аппаратной реализации нейросетевых алгоритмов обработки изображений / А.И. Аляутдинов, А.И. Галушкин, Л.Е. Назаров // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2003. – № 2. – С. 32-37.Alyautdinov M.A. Metody rasparallelivaniya i programmno-apparatnoi realizacii neiro-setevyh algoritmov obrabotki izobrajenii / A.I. Alyautdinov, A.I. Galushkin, L.E. Nazarov // Neirokomp'yutery: razrabotka, primenenie. – 2003. – № 2. – S. 32-37. – In Russian.Горелик А.Л. Методы распознавания: учеб. пособие для вузов / А.Л. Горелик, В.А. Скрипкин. – М.: Высшая школа, 1977. – 222 с.Gorelik A.L. Metody raspoznavaniya: ucheb. posobie dlya vuzov / A.L. Gorelik, V.A. Skripkin. – M.: Vysshaya shkola, 1977. – 222 s. – In Russian.Медведев В.С. Нейронные сети. MATLAB 6 / В.С. Медведев, В.Г. Потемкин. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. – 496 с.Medvedev V.S. Neironnye seti. MATLAB 6 / V.S. Medvedev, V.G. Potemkin. – M.: DIALOGMIFI, 2002. – 496 s. – In Russian.Маршаков Д.В. Ранжирование дефектов в искусственных нейронных сетях / Д.В. Маршаков, В.А. Фатхи // Математические методы в технике и технологиях – ММТТ23: сб. тр. XXIII междунар. науч. конф.: в 12 т. – Саратов, 2010. – Т. 5. – С. 210-211.Marshakov D.V. Ranjirovanie defektov v iskusstvennyh neironnyh setyah / D.V. Marshakov, V.A. Fathi // Matematicheskie metody v tehnike i tehnologiyah – MMTT23: sb. tr. XXIII mejdunar. nauch. konf.: v 12 t. – Saratov, 2010. – T. 5. – S. 210-211. – In Russian.Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.Osovskii S. Neironnye seti dlya obrabotki informacii / S. Osovskii. – M.: Finansy i statistika, 2002. – 344 s. – In Russian.Ушаков И.А. Методы решения простейших задач оптимального резервирования при наличии ограничений / Ушаков И.А. – М.: Советское радио, 1969. – 176 с.Ushakov I.A. Metody resheniya prosteishih zadach optimal'nogo rezervirovaniya pri nalichii ogranichenii / Ushakov I.A. – M.: Sovetskoe radio, 1969. – 176 s. – In Russian.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.