Kerbala University journal of kerbala university 1813-0410 10 0 2014 01 01 Training System Artificial Neural Networks for Recognition Numbers منظومة التدريب للشبكة العصبية الاصطناعية في تمييز الارقام 148 159 91265 EN Maha Abdul Ameer Kadhum Journal Article 2014 06 01 This research present a multiply connected neural network designed to recognize input images to it which are the numbers (0……9) by using neucontron network with for layers (U1, U2, U3, U4) in addition to input layer (U0) to after training network and produce database related to its which can use to check the performance rate of network , also we will mention in this research to the way that normalize image before inter it to the network and then the research will appear the way to display the output to the network by designing program using Matlab for simulation Artificial Neural Network. These results show that the improved learning algorithm is effective for letting neural networks learn all trained patterns, which cannot be learned by conventional methods. يقوم هذا البحث بدراسة شبكة عصبية متعددة الارتباطات صممت لتقوم بتمييز الصور الداخلة إليها وهي الأرقام من (9…..0) وباستخدام شبكة النيوكوكنترون بطبقاتها الأربعة (U1, U2, U3, U4) إضافة إلى طبقة الإدخال (U0) بعد تدريب الشبكة وتكوين قاعدة البيانات الخاصة بها والتي تستخدم في فحص نسبة انجاز الشبكة بالاضافة الى طريقة تمثيل الصورة قبل إدخالها على الشبكة (Normalization of Image) ومن ثم يعرض هذا البحث الكيفية التي تم بها عرض مخرجات الشبكة وذلك من خلال تصميم برنامج ( (Matlabفي محكاة الشبكة العصبية الاصطناعية. اظهرت النتائج اهمية لخوارزمية التعلم في فعالية الشبكة العصبية لتدريب جميع الانماط والتي لايمكن تعلمها في الطرق التقليدية . https://kj.uokerbala.edu.iq/article_91265_9603a6d93f482161c91e9bd4e5247dac.pdf