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.authorГриценко Д. И.
dc.contributor.authorЛёзина И. В.
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.
dc.coverage.spatialкоэффициент скорости обучения
dc.coverage.spatialмногослойный персептрон
dc.coverage.spatialнейронные сети
dc.coverage.spatialавтоматизированные системы
dc.coverage.spatialраспознавание рукописных арабских цифр
dc.coverage.spatialрукописные арабские цифры
dc.coverage.spatialвесовые коэффициенты
dc.coverage.spatialалгоритм обратного распространения ошибки
dc.coverage.spatialалгоритм роя частиц
dc.creatorГриценко Д. И.
dc.date2021
dc.date.accessioned2025-11-27T12:33:44Z-
dc.date.available2025-11-27T12:33:44Z-
dc.date.issued2021
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20210903104717
dc.identifier.citationГриценко, Д. И. Автоматизированная система распознавания рукописных арабских цифр многослойным персептроном с предварительной инициализацией весовых коэффициентов : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата) / Д. И. Гриценко ; рук. работы И. В. Лёзина ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики,. - Самара, 2021. - on-line
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/54307-
dc.description.abstractЦель работы – разработка и реализация автоматизированной системы, использующейся для распознавания рукописных арабских цифр с применением искусственной нейронной сети с архитектурой многослойного персептрона с предварительно инициализированными весовыми коэффициентами методом роя частиц, а также исследование наиболееоптимальной конфигурации сети для увеличения точности распознавания арабских цифр. При реализации модели многослойного персептрона был использован алгоритм обратного распространения ошибки. Был разработан логический проект системы по методологии UML сиспользованием средства разработки Visual Paradigm.Система реализована на языке Java с использованием интегрированной среды разработки IntelliJ IDEA 2020.2.
dc.subjectраспознавание рукописных арабских цифр
dc.subjectнейронные сети
dc.subjectмногослойный персептрон
dc.subjectкоэффициент скорости обучения
dc.subjectвесовые коэффициенты
dc.subjectалгоритм роя частиц
dc.subjectавтоматизированные системы
dc.subjectалгоритм обратного распространения ошибки
dc.subjectрукописные арабские цифры
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleАвтоматизированная система распознавания рукописных арабских цифр многослойным персептроном с предварительной инициализацией весовых коэффициентов
dc.typeText
local.contributor.authorматематики и электроники
local.contributor.authorИнститут информатики
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-raspoznavaniya-rukopisnyh-arabskih-cifr-mnogosloinym-perseptronom-s-predvaritelnoi-inicializaciei-vesovyh-koefficientov-93738
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Гриценко_Дмитрий_Игоревич_Автоматизированная_система_распознавания_рукописных.pdf4.01 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


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