Автоматизированная система нейросетевой классификации печатных символов

Abstract

Целью работы является автоматизация процесса распознавания печатных символов и классификации их с помощью нейронной сети обратного распространения ошибки. Рассмотрены существующие системы анализа нейросетевых методов распознавания. Изучены алгоритмы обучения нейронных сетей с использованием метода обратного распространения ошибки, способырешения задач распознавания и классификации с помощью нейронных сетей. Разработан информационно-логический проект системы с использованием методологии UML.Разработана и реализована автоматизированная система нейросетевой классификации печатных символов с помощью многослойного персептрона.Разработан пример распознавания печатных символов с изображения многослойным персептроном с помощью разработанной системы. Рассчитан экономический эффект от внедрения автоматизированной системы.Произведена оценка условий труда пользователей системы.