Штучний інтелект

Анотація: 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.

Ключові слова: інтегральна схема, топологія, нечітка нейронна мережа, ідентифікація.

Посилання:

1. Tochitsky Ya.I. Optical technologies of micro- and nanoelectronics / Ya.I. Tochitsky. – Minsk : RIVSH,2010. – 298 p.
2. Lughofer E. Evolving Fuzzy Systems – Methodologies, Advanced Concepts and Applications / E.Lughofer. – Berlin:Physica-Verlag, 2011. – 439 p.
3. Rutkowska D. Neural Networks, Genetic Algorithms and Fuzzy Systems / D. Rutkowska, M. Pilinski, L.Rutkowski; trans. From Polish by I.D. Rudinsky. – М.: Goriachaya linia – Telecom, 2006. - 452 p.
4. Viharos, Zs. J.; Kis K. B.: Survey on Neuro-Fuzzy Systems and their Applications in TechnicalDiagnostics, 13th IMEKO TC10 Workshop on Technical Diagnostics, Advanced measurement tools intechnical diagnostics for systems' reliability and safety, June 26-27, 2014, Warsaw, Poland, ISBN 978-92-990073-3-4, pp. 87-92.
5. Shulgovsky V.V. Bases of neurophysiology. Tutorial for university students /V.V. Shulgovsky. – M. :Aspekt Press, 2000. – 277 p.
6. Doudkin A.A. Neocognitron for object recognition on integrated circuit layout // Intelligence Intellect. 2008.  № 4.  P. 339-347.
7. Haykin S. Neural Networks: Full Course, 2nd edition / S Haykin. – М.: Wiliams, 2008. – 1103 p.
8. Awakay S.M. Optical-mechanical systems for defect-free production of 0,35 µm и 90 nm photomasks /S.M. Awakay [et all] // Photonics (appendix to journal «Electronics STB». – 2007. – № 6. – P. 35-39.