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.authorСурова С. А.
dc.contributor.authorЛитвинов В. Г.
dc.contributor.authorБельгер И. С.
dc.coverage.spatialавтоматизированные системы
dc.coverage.spatialалгоритм обучения
dc.coverage.spatialвеб-интерфейсы
dc.coverage.spatialдетекция
dc.coverage.spatialклассификация
dc.coverage.spatialмногослойный перцептрон
dc.coverage.spatialпищевые аллергены
dc.coverage.spatialсверточная нейронная сеть
dc.creatorСурова С. А.
dc.date2024
dc.date.accessioned2025-11-27T12:31:02Z-
dc.date.available2025-11-27T12:31:02Z-
dc.date.issued2024
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20240927155820
dc.identifier.citationСурова, С. А. Автоматизированная система выявления признаков пищевых аллергенов : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 Информатика и вычислительная техника (уровень бакалавриата), профиль «Информационные системы» / С. А. Сурова ; рук. работы В. Г. Литвинов ; нормоконтролер И. С. Бельгер ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики и. - Самара, 2024. - 1 файл (5,9 Мб). - Текст : электронный
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/51631-
dc.description.abstractЦелью данной выпускной квалификационной работы бакалавра является изучение возможностей сверточных нейронных сетей на примере методов классификации и детекции объектов на изображении в решении задач распознавания блюда, в случае детекции объектов – нескольких блюд. Модель сверточной нейронной сети обучалась при помощи алгоритма обратного распространения ошибки. Разработана информационно-логическая модель автоматизированной системы в нотации UML с помощью CASE-средства Draw.io.Система реализована на языке Python с помощью свободной интегрированной среды разработки приложений PyCharm Community Edition. Реализован веб-интерфейс для системы на языке Python с помощью средств библиотеки Streamlit.
dc.subjectавтоматизированные системы
dc.subjectалгоритм обучения
dc.subjectвеб-интерфейсы
dc.subjectдетекция
dc.subjectклассификация
dc.subjectмногослойный перцептрон
dc.subjectпищевые аллергены
dc.subjectсверточная нейронная сеть
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleАвтоматизированная система выявления признаков пищевых аллергенов
dc.typeText
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorИнститут информатики и кибернетики
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-vyyavleniya-priznakov-pishevyh-allergenov-111920
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-vyyavleniya-priznakov-pishevyh-allergenov-111920
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Сурова_Светлана_Андреевна_Автоматизированная_система_выявления_признаков.pdf6.01 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


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