Распознавание римских чисел при помощи нейронных сетей Хемминга и Хопфилда

Abstract

В выпускной квалификационной работе была спроектирована и разработана автоматизированная система распознавания римских чисел посредством использования программной модели, основанной на нейронных сетях Хемминга и Хопфилда. Цель работы состоит в автоматизации процесса распознавания римских чисел нейронными сетями Хемминга и Хопфилда, сравнения результатов их работы и определения оптимальных параметров сетей. В процессе выполнения данной работы было проведено исследование предметной области, различных типов и моделей нейронных сетей, применимых для реализации процесса распознавания образов, был обоснован выбор моделей нейронных сетей. Система включает в себя следующие возможности по работе с данными: загрузку, генерацию и сохранение тестовых выборок. Обучение нейронной сети Хопфилда производится с помощью обобщённого правила Хебба и метода   проекций. Обучение сети Хемминга производится по характерному только для неё алгоритму. Обученные сети осуществляют распознавание образов римских чисел. Система имеет инту