У роботі проведено дослідження нейронних мереж ART та СМАС, та за їх допомогою вирішено задачу обробки зображень у реальному часі. У роботі представлено огляд існуючих методів обробки зображень, розглянуто основні типи нейронних мереж, які використовуються для вирішення задачі обробки візуальної інформації. Показано, що ART та СМАС є достатньо ефективною при вирішенні даної задачі. У роботі досліджуються структури нейронних мереж ART та СМАС, розглядається задача вибору базисних (активаційних) функцій нейронів штучної мережі СМАС та пов'язані з цим особливості кодування інформації, досліджуються залежність обсягу потрібної для реалізації мережі пам'яті від числа ступенів квантування, властивості мережі при виборі різних схем кодування інформації, властивості різних алгоритмів хешування інформації, алгоритми, що налаштовують вагові параметри мережі. Для демонстрації роботи розглянутих алгоритмів обробки зображень, в системі Matlab 7.0 було розроблено спеціальну програму. Для вирішення поставленої задачі було реалізовано мережі ART та СМАС та було проведено її навчання на множині навчальних пар. НЕЙРОННА МЕРЕЖА, АСОЦІАТИВНИЙ НЕЙРОН, АЛГОРИТМ НАВЧАННЯ, БАЗИСНА ФУНКЦІЯ, НЕЙРОМЕРЕЖЕВА МОДЕЛЬ, АЛГОРИТМ ХЕШУВАННЯ, ХЕШ-КОЛІЗІЯ In the work a research of the neural networks ART and CMAC was conducted. With utilization of ART and CMAC the task of images processing in real time was solved. The review of the existing methods of images processing is presented in the work, the basic types of neural networks which are used for solving given task are considered. It is showed that ART and CMAC are effective enough for solving the image processing task. In the work the structure of the neural networks ART and СМАС are investigated, the problem of selection of basis (activation) functions of neurons of the artificial network СМАС and related features of information coding are considered, the relation between memory's volume and number of quantization stages needed for network's implementation is investigated, dependences of the network's properties on selection of the different schemes of information coding and properties of the different hashing and learning algorithms are researched. A special program was developed in Matlab 7.0 system for demonstration of the work of the considered algorithms of images processing. ART and CMAC were implemented and its learning was performed for solving of the given task. NEURAL NETWORK, ASSOCIATIVE NEURON, TRAINING ALGORITHM, BASIS FUNCTION, NEURAL NETWORK MODEL, HASHING ALGORITHM, HASH COLLISION
