Title: Разработка автоматизированной системы подбора автомобиля с применением нейронных сетей
Authors: Хрестинин М. А.
Зеленко Л. С.
Сопченко Е. В.
Keywords: модель
функция активации
подбор автомобиля
классификация
многослойный персептрон
нейронные сети
обучение
обратное распространение ошибки
автоматизированная система
автомобили
класс
Issue Date: 2024
Citation: Хрестинин, М. А. Разработка автоматизированной системы подбора автомобиля с применением нейронных сетей : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 02.03.02 Фундаментальная информатика и информационные технологии (уровень бакалавриата), направленность (профиль) «Информационные технологии» / М. А. Хрестинин ; рук. работы Л. С. Зеленко ; нормоконтролер Е. В. Сопченко ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатик. - Самара, 2024. - 1 файл (2,5 Мб). - Текст : электронный
Abstract: Цель работы – разработать автоматизированную систему подбора автомобиля с применением нейронных сетей. В процессе работы были разработаны алгоритмы и соответствующая программа, позволяющая пользователю с правами администратора производить конфигурацию нейросети и обучать классификатор. Система на каждой эпохе (итерации) обучения производит оценку качества обучения на отдельной тестовой выборке параметров автомобиля. Администратор может сохранить обученную модель. Для пользователя без прав администратора предусмотрено клиентское мобильное приложение по подбору авто, которое работает на основе обученного классификатора. Помимо подбора, пользователь имеет возможность локально сохранить понравившиеся модели автомобилей. Серверная часть веб-приложения разработана на языке Python с использованием фреймворка Flask, библиотеки Sklearn, TensorFlow, NumPy и функционирует под управлением операционной системы Windows 10 и выше. Клиентская часть веб-приложения разработана на языках HTML, JavaScript c применением фреймворк
URI: http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/51941
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы



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