Отрывок: Он представляет собой сетку с размером ячейки 300 на 300 пикселей, что в точности соответствует количеству входных нейронов в ИНС, установленному по умолчанию. 2) Перенос шаблона на бумагу посредством печати струйным или лазерным принтером. 3) Заполнение клеток сетки путем нанесения рукописных цифр черным маркером. Всего было получено по 70 рукописных начертаний каждый римской цифры из диапазона от 1(I) до 5(V) для обучающего набора, а также по 35...
Название : Автоматизированная система распознавания римских цифр с применением многослойного персептрона
Авторы/Редакторы : Казаков Н. А.
Лёзина И. В.
Соловьева Я. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2020
Библиографическое описание : Казаков, Н. А. Автоматизированная система распознавания римских цифр с применением многослойного персептрона : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата) / Н. А. Казаков ; рук. работы И. В. Лёзина ; 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,. - Самара, 2020. - on-line
Аннотация : Целью данной выпускной квалификационной работы бакалавра являетсяразработка и реализация автоматизированной системы, предназначенной дляраспознавания рукописных римских цифр с применением нейронной сети сархитектурой многослойного персептрона, а также поиск оптимальнойконфигурации сети для достижения наиболее точного распознавания.Реализованная модель многослойного персептрона обучалась припомощи алгоритма обратного распространения ошибки. Обучающие данныесоздавались самостоятельно.Создана информационно-логическая модель автоматизированнойсистемы в нотации UML с помощью CASE-средства Visual Paradigm.Система реализована на языке C# с помощью свободнойинтегрированной среды разработки Microsoft Visual Studio Community 2019.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20200907153530
Ключевые слова: римские цифры
многослойный персептрон
коэффициент скорости обучения
автоматизированные системы распознавания
алгоритм обратного распространения ошибки
нейронные сети
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Казаков_Никита_Антонович_Автоматизированная_система_распознавания_римских.pdf2.15 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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