Title: Сравнение результатов распознавания печатных символов рекуррентными нейронными сетями
Authors: Мазаев А. В.
Лезина И. В.
Нечаев Д. А.
Keywords: нейронная сеть Хопфилда
метод DELTA-проекций
нейронная сеть Хемминга
нейроны
рекуррентные нейронные сети
распознавание печатных символов
правило Хебба
Issue Date: 2018
Citation: Мазаев, А. В. Сравнение результатов распознавания печатных символов рекуррентными нейронными сетями : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / А. В. Мазаев ; рук. работы И. В. Лезина; рец. Д. А. Нечаев ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и электрон. - Самара, 2018. - on-line
Abstract: Целью данной выпускной квалификационной работы магистра является сравнение результатов распознавания печатных символов рекуррентными нейронными сетями, реализация алгоритмов и проектирование программного комплекса для распознавания печатных символов рекуррентными нейронными сетями. Разработана автоматизированная система, в которой реализованы следующие рекуррентные нейронные сети: нейронная сеть Хопфилда, нейронная сеть Хемминга и нейронная сеть BAM. Для обучения нейронных сетей в системе реализован режим обучения посредством загрузки информации об образах, через файлы формата .xml, а также ввод символов с экрана вручную, с последующим сохранением в файл с образами. Разработан логический проект автоматизированной системы по методологии UML. Программная реализация выполнена на языке Java в среде программирования IDE NetBeans 8.2.
URI: http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/48364
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы



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