Отрывок: Рисунок 14 – Главная форма системы Первые два списка отражают символы, добавленные в систему для обучения и распознавания. Для добавления и удаления символов используются кнопки Add и Del, расположенные под списками. При добавлении символов в систему, пользователь выбирает файлы изображений с символами. Также для сбора статистики об эффективности распознавания ему необходимо задать каждому добавленному изображению в соотв...
Название : Автоматизированная система распознавания рукописных символов нейронной сетью Хопфилда
Авторы/Редакторы : Морозов И. С.
Лезина И. В.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2018
Библиографическое описание : Морозов, И. С. Автоматизированная система распознавания рукописных символов нейронной сетью Хопфилда : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / И. С. Морозов ; рук. работы И. В. Лёзина ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и электроники, Фак-т информа. - Самара, 2018. - on-line
Аннотация : Целью данной выпускной квалификационной работы бакалавра является разработка автоматизированной системы, позволяющей проводить эксперименты по распознаванию рукописных символов нейросетями, исследование и анализ возможностей сети Хопфилда при решении задачи распознавания рукописных символов, при помощи разработанной системы. Создана информационно-логическая модель автоматизированной системы в нотации UML с помощью CASE-средства Draw.io. Система реализована на языке C# на программной платформе .NET Framework с помощью интегрированной среды разработки программного обеспечения Visual Studio 15, свободно распространяемой редакции Community.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20180625145607
Ключевые слова: рукописные символы
векторизация
автоматизированные системы распознавания
распознавание рукописных символов
нейронные сети Хопфилда
информационно-логические модели
преобразование изображений
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




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