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...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorМорозов И. С.ru
dc.contributor.authorЛезина И. В.ru
dc.contributor.authorМинистерство образования и науки Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.coverage.spatialрукописные символыru
dc.coverage.spatialвекторизацияru
dc.coverage.spatialавтоматизированные системы распознаванияru
dc.coverage.spatialраспознавание рукописных символовru
dc.coverage.spatialнейронные сети Хопфилдаru
dc.coverage.spatialинформационно-логические моделиru
dc.coverage.spatialпреобразование изображенийru
dc.creatorМорозов И. С.ru
dc.date.issued2018ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20180625145607ru
dc.identifier.citationМорозов, 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-lineru
dc.description.abstractЦелью 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.ru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 1,8 Мб)ru
dc.titleАвтоматизированная система распознавания рукописных символов нейронной сетью Хопфилдаru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpartРисунок 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...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Морозов_Иван_Сергеевич_Автоматизированная_система_распознавания_рукописных.pdf1.8 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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