В данной статье проведено исследование применения нейронной сети с обратным распространением ошибки для распознавания образов. Выявлена основная методика обучения нейронной сети. Была создана искусственная система по генерированию значений похожих на эталонных, повернутых под разным углом. Проведён эксперимент в ходе которого было установлено, что нейронную сеть можно обучить на искусственных примерах (образах), а потом использовать ей для анализа эталонных значений.

This article investigated the use of a neural network with back propagation for pattern recognition. The basic technique of neural network training is revealed. An artificial system was created to generate values similar to standard, rotated at different angles. An experiment was conducted during which it was established that a neural network can be trained on artificial examples (images), and then used for analysis of reference values.