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控制论与编程

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Dikii D.I., Grishentsev A.Y., Savchenko-Novopavlovskaya S.L., Nechaeva N.V., Eliseeva V.V., Artemeva V.D. 基于手写动态的用户认证神经网络模块的开发 // 控制论与编程. 2018. № 1. С. 55-63. DOI: 10.25136/2644-5522.2018.1.19801 URL: https://cn.nbpublish.com/library_read_article.php?id=19801

基于手写动态的用户认证神经网络模块的开发

Dikii Dmitrii Igorevich

ITMO大学研究生

197101, Russia, Sankt-Peterburg, g. Cankt-Peterburg, pr. Kronverkskii, 49

dimandikiy@mail.ru

Grishentsev Aleksei Yurevich

博士学位技术科学

ITMO大学副教授

197101, Russia, g. Saint Petersburg, pr. Kronverkskii, 49

grishentcev@ya.ru

Savchenko-Novopavlovskaya Sof'ya Leonidovna

ITMO大学硕士

197101, Russia, g. Cankt-Peterburg, pr. Kronverkskii, 49

Novopalych@hotmail.com

Nechaeva Natalya Viktorovna

ITMO大学硕士

197101, Russia, g. Saint Petersburg, pr. Kronverkskii, 49

exotica1980@mail.ru

Eliseeva Valeria Valeryevna

ITMO大学硕士

197101, Russia, g. Saint Petersburg, pr. Kronverkskii, 49

valeria_eliseeva@mail.ru

Artemeva Viktoriia Denisovna

I.康德波罗的海联邦大学学生

238300, Russia, Kaliningradskaya oblast', g. Kaliningrad, ul. A. Nevskogo, 14a

vika_med2019@mail.ru

DOI:

10.25136/2644-5522.2018.1.19801

评审日期

20-07-2016

出版日期

27-02-2018

注解: 本文致力于开发和研究神经网络模块的结构，该模块是用于分析手写动态参数的各种信息系统用户的身份验证系统的一部分。还考虑了神经网络模块训练的算法。正在开发的神经网络模块要解决的主要任务是实现基于诸如笔迹样本沿横坐标和纵坐标轴的运动轨迹的笛卡尔坐标以及时间截止等输入特征向量对于工作中考虑的神经网络模块的结构，进行了一个实验，其中将各种体积的手写样本提交给输入，以确定最稳定的。描述了神经网络模块的数学模型及其训练的遗传算法。本文还概述了基于手写动态的其他用户身份验证软件中使用的神经网络模块的结构。根据实验结果给出了模块结构选择的理由。神经网络模块的软件实现是用Java编程语言完成的。

出版日期:

身份验证, 笔迹动态, 人工神经网络, 遗传算法, 感知器,感知器, 机器学习, 二元分类器, 生物测定学, 签名, 密码

杂志

基于手写动态的用户认证神经网络模块的开发