Отрывок: Первое подразумевает генерацию зашумлённой 38 выборки и подачу её на вход нейронной сети с целью распознавания. Для её настройки необходимо определить коэффициент искажения (количество накладываемых шумов) и размер тестовой выборки. Для тестирования выборки пользователю предоставляется возможность ввода образа через специальное интерактивное поле графического интерфейса системы. Работа с файловой системой подразумевает п...
Название : | Распознавание римских чисел при помощи нейронных сетей Хемминга и Хопфилда |
Авторы/Редакторы : | Нестеров И. О. 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 : | 2021 |
Библиографическое описание : | Нестеров, И. О. Распознавание римских чисел при помощи нейронных сетей Хемминга и Хопфилда : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / И. О. Нестеров ; 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, 2021. - on-line |
Аннотация : | В выпускной квалификационной работе была спроектирована и разработана автоматизированная система распознавания римских чисел посредством использования программной модели, основанной на нейронных сетях Хемминга и Хопфилда. Цель работы состоит в автоматизации процесса распознавания римских чисел нейронными сетями Хемминга и Хопфилда, сравнения результатов их работы и определения оптимальных параметров сетей. В процессе выполнения данной работы было проведено исследование предметной области, различных типов и моделей нейронных сетей, применимых для реализации процесса распознавания образов, был обоснован выбор моделей нейронных сетей. Система включает в себя следующие возможности по работе с данными: загрузку, генерацию и сохранение тестовых выборок. Обучение нейронной сети Хопфилда производится с помощью обобщённого правила Хебба и метода проекций. Обучение сети Хемминга производится по характерному только для неё алгоритму. Обученные сети осуществляют распознавание образов римских чисел. Система имеет инту |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20210901143343 |
Ключевые слова: | нейронные сети Хемминга нейронные сети Холфилда римские числа распознавание распознавание римских чисел алгоритмы обучения выборка |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Нестеров_Игорь_Олегович_Распознавание_римских_чисел.pdf | 1.17 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.