1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 05. Выпускные квалификационные работы
  3. Выпускные квалификационные работы
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЩекин И. П.
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.
dc.coverage.spatialавтоматизированные системы распознавания символов
dc.coverage.spatialМЕТОД ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ОШИБКИ
dc.coverage.spatialмногослойный персептрон
dc.coverage.spatialнейронные сети
dc.coverage.spatialраспознавание рукописных символов
dc.coverage.spatialрукописные символы
dc.creatorЩекин И. П.
dc.date2023
dc.date.accessioned2025-11-26T13:53:21Z-
dc.date.available2025-11-26T13:53:21Z-
dc.date.issued2023
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20230926104000
dc.identifier.citationЩекин, И. П. Автоматизированная система распознавания рукописных символов с помощью нейронных сетей : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры), профиль "Информационные системы и технологии" / И. П. Щекин ; рук. работы Я. В. Соловьева ; 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, 2023. - 1 файл (2,2 Мб). - Текст : электронный
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/44490-
dc.description.abstractЦелью выпускной квалификационной работы является автоматизацияпроцесса распознавания рукописных символов и исследования эффективностииспользованных моделей нейронных сетей.В рамках работы был проведён анализ предметной области, которыйвключает в себя анализ предварительной обработки изображения, анализсуществующих методов решения задачи распознавания рукописных символов.Также был проведён обзор существующих систем-аналогов. Разработанаинформационно-логическая модель в нотации UML с помощью CASE-средстваdraw.io. Выбран комплекс программных средств, а также разработаныалгоритмы функционирования системы. Представлены исследования по оценкеэффективности разработанной системы.
dc.subjectавтоматизированные системы распознавания символов
dc.subjectМЕТОД ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ОШИБКИ
dc.subjectмногослойный персептрон
dc.subjectнейронные сети
dc.subjectраспознавание рукописных символов
dc.subjectрукописные символы
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleАвтоматизированная система распознавания рукописных символов с помощью нейронных сетей
dc.typeText
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-raspoznavaniya-rukopisnyh-simvolov-s-pomoshu-neironnyh-setei-106041
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Щекин_Илья_Павлович_Автоматизированная_система_распознавания_рукописных.pdf2.3 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.