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.authorМазаев А. В.
dc.contributor.authorЛезина И. В.
dc.contributor.authorНечаев Д. А.
dc.coverage.spatialметод DELTA-проекций
dc.coverage.spatialрекуррентные нейронные сети
dc.coverage.spatialнейронная сеть Хемминга
dc.coverage.spatialнейронная сеть Хопфилда
dc.coverage.spatialнейроны
dc.coverage.spatialраспознавание печатных символов
dc.coverage.spatialправило Хебба
dc.creatorМазаев А. В.
dc.date2018
dc.date.accessioned2025-11-27T12:20:19Z-
dc.date.available2025-11-27T12:20:19Z-
dc.date.issued2018
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20180625125836
dc.identifier.citationМазаев, 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
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/48364-
dc.description.abstractЦелью 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.
dc.subjectметод DELTA-проекций
dc.subjectнейронная сеть Хемминга
dc.subjectнейронная сеть Хопфилда
dc.subjectнейроны
dc.subjectправило Хебба
dc.subjectраспознавание печатных символов
dc.subjectрекуррентные нейронные сети
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleСравнение результатов распознавания печатных символов рекуррентными нейронными сетями
dc.typeText
local.contributor.authorМинистерство образования и науки Российской Федерации
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorИнститут информатики
local.contributor.authorматематики и электроники
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Sravnenie-rezultatov-raspoznavaniya-pechatnyh-simvolov-rekurrentnymi-neironnymi-setyami-vyp-kvalifikac-rabota-po-spec-Informatika-i-vychislitelnaya-tehnika-73538
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Мазаев_Алексей_Викторович_Сравнение_результатов_распознавания_печатных.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.