Отрывок: 2.2.1 Диаграмма вариантов использования Простейшая диаграмма вариантов использования отобража...
Название : Автоматизированная система определения жанра музыкального произведения с применением многослойного персептрона
Авторы/Редакторы : Денисов М. Н.
Лезина И. В.
Соловьева Я. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики и кибернетики
Дата публикации : 2023
Библиографическое описание : Денисов, М. Н. Автоматизированная система определения жанра музыкального произведения с применением многослойного персептрона : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата), профиль "Информационные системы" / М. Н. Денисов ; рук. работы И. В. Лезина ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики и. - Самара, 2023. - 1 файл (1,4 Мб). - Текст : электронный
Аннотация : Целью данной выпускной квалификационной работы бакалавра является изучение возможностей многослойного персептрона при решении задачи определения жанра музыкальной композиции, проектирование и реализация модели нейронной сети, поиск оптимальной конфигурации нейронной сети для достижения минимального значения погрешности распознавания. Реализованная модель многослойного пресептрона обучалась при помощи алгоритма обратного распространения ошибки. Создана информационно-логическая модель автоматизированной системы в нотации UML с помощью онлайн сервиса app.diagrams.net. Система реализована на языке программирования Java и Python с помощью среды разработки IntelliJ IDEA Ultimate 2022.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-opredeleniya-zhanra-muzykalnogo-proizvedeniya-s-primeneniem-mnogosloinogo-perseptrona-106190
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20231017153618
Ключевые слова: IntelliJ IDEA Ultimate 2022
Java
Python
автоматизированные системы
алгоритм обратного распространения ошибки
алгоритм обучения
жанры музыкальных произведений
информационно-логическая модель системы
минимальное значение погрешности распознавания
многослойный персептрон
нейронные сети
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Денисов_Михаил_Николаевич_Автоматизированная_система_определения_жанра.pdf1.44 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.