MATNNI TANIB OLISH TIZIMIDA KLETKALI AVTOMATLAR

Maqola yon paneli

PDF
Nashr qilingan: 2023-12-05
DOI: https://doi.org/10.66073/researchfocus.v2i11.586
Kalit so‘zlar:
Tanib olish, belgilar, belgilar xususiyatlari, tasvirni qayta ishlash, tasvirni oq-qora holati, matnni belgilarga bo‘lish, kletkali avtomatlar

Maqolaning asosiy mazmuni

B.B.Umarova
Assistent, Namangan muhandislik-texnologiya instituti

Abstrak

Kletkali avtomatlarning afzalliklari matnni aniqlash tizimida foydali bo‘lishi mumkin. Qoidalarning soddaligi va bir xilligi bir nechta mantiqiy yoki matematik elementlarga asoslangan murakkab tizimlarni yaratish va kamroq hisoblash resurslari va xotira bilan natijalarga erishish imkonini beradi.Tadqiqot jarayonida ishlab chiqilgan g‘oyalar va algoritmlarni amalga oshirish uchun model va uning asosida dastur yaratish kerak bo‘ladi.

Maqola tafsilotlari

Nashr

Jild 2 Nomeri 11 (2023): Research Focus International Scientific Journal. 2-tom, 11-son (2023)

Bo'lim

01.00.00 – Fizika-matematika fanlari
Creative Commons litsenziyasi

Ushbu asar Creative Commons Attribution 4.0 International litsenziyasi asosida litsenziyalangan.

Qanday iqtibos keltirish kerak

MATNNI TANIB OLISH TIZIMIDA KLETKALI AVTOMATLAR. (2023). Research Focus International Scientific Journal, 2(11), 8-10. https://doi.org/10.66073/researchfocus.v2i11.586

Adabiyotlar

Нейман Дж. Теория самовоспроизводящихся автоматов. Дж. Нейман. М.: Мир, 1971.

Wolfram S. A New Kind of Science. Wolfram Media. Inc., 2002.

Колесников С. Распознавание образов. Общие сведения /Газета "Компьютер-Информ". Программное обеспечение. http://www.ci.ru/

Травин А. Технологии оптического распознавания текстов // Электронный офис. 1996. Ноябрь.

Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М. : Вильямс, 2006.

Терехов С. А. Лекции по теории и приложениям искусственных нейронных сетей. Лаборатотория Искусственных Нейронных Сетей НТО-2. Снежинск. ВНИИТФ.