sapiСистемный анализ и прикладная информатика«System analysis and applied information science»2309-49232414-0481Belarusian National Technical Universitysapi-72Research ArticleСистемный анализSystem analysisНЕЧЕТКАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ ТОПОЛОГИЧЕСКИХ СЛОЕВ ИНТЕГРАЛЬНЫХ МИКРОСХЕМFUZZY NEURAL NETWORK FOR OBJECT IDENTIFICATION ON INTEGRATED CIRCUIT LAYOUTSДудкинА. А.DoudkinA. A.CA_PI@bntu.byОбъединенный институт проблем информатики НАН БеларусиБеларусьUnited Institute of Informatics Problems of the NAS of BelarusBelarus201519012016041115Copyright © Дудкин А.А., 20162016Дудкин А.А.Doudkin A.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://sapi.bntu.by/jour/article/view/72

Предложена новая структура нечеткой нейронной сети, которая представляет собой модификацию неокогнитрона для идентификации объектов топологии на полутоновых изображениях с искажениями яркости и смещения. Экспериментально показано, что разработанная нейронная сеть позволяет повысить точность идентификации.

Fuzzy neural network model based on neocognitron is proposed to identify layout objects on images of topological layers of integrated circuits. Testing of the model on images of real chip layouts was showed a highеr degree of identification of the proposed neural network in comparison to base neocognitron.

ReferencesТочицкий, Я. И. Оптические технологии микро- и наноэлектроники / Я. И. Точицкий. – Минск: РИВШ, 2010. – 298 c.Точицкий, Я. И. Оптические технологии микро- и наноэлектроники / Я. И. Точицкий. – Минск: РИВШ, 2010. – 298 c.Lughofer, E. Evolving Fuzzy Systems – Methodologies, Advanced Concepts and Applications / E. Lughofer. – Berlin: Physica-Verlag, 2011. – 439 p.Lughofer, E. Evolving Fuzzy Systems – Methodologies, Advanced Concepts and Applications / E. Lughofer. – Berlin: Physica-Verlag, 2011. – 439 p.Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский ; пер. с польск. И. Д. Рудинского. – М.: Горячая линия – Телеком, 2006. – 452 с.Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский ; пер. с польск. И. Д. Рудинского. – М.: Горячая линия – Телеком, 2006. – 452 с.Шульговский, В. В. Основы нейрофизиологии. Учебное пособие для студентов вузов / В. В. Шульговский. – М.: Аспект Пресс, 2000. – 277 с.Шульговский, В. В. Основы нейрофизиологии. Учебное пособие для студентов вузов / В. В. Шульговский. – М.: Аспект Пресс, 2000. – 277 с.Дудкин, А. А. Неокогнитрон для распознавания объектов топологии интегральных микросхем// Искусственный интеллект.  2008.  № 4. С. 339–347.Дудкин, А. А. Неокогнитрон для распознавания объектов топологии интегральных микросхем// Искусственный интеллект.  2008.  № 4. С. 339–347.Оптико-механические комплексы для бездефектного изготовления фотошаблонов 0,35 мкм и 90 нм / С. М. Аваков [и др.] // Фотоника (прил. к журн. «Электроника НТБ». – 2007. – № 6. – C. 35–39.Оптико-механические комплексы для бездефектного изготовления фотошаблонов 0,35 мкм и 90 нм / С. М. Аваков [и др.] // Фотоника (прил. к журн. «Электроника НТБ». – 2007. – № 6. – C. 35–39.Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс. - 2-е издание / С. Хайкин. – М.: Вильямс, 2008. – 1103 с.Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс. - 2-е издание / С. Хайкин. – М.: Вильямс, 2008. – 1103 с.

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