Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Казаков Н. А. | |
| dc.contributor.author | Лезина И. В. | |
| dc.contributor.author | Соловьева Я. В. | |
| dc.coverage.spatial | выборка | |
| dc.coverage.spatial | градиентный спуск | |
| dc.coverage.spatial | нейронная сеть типа многослойный персептрон | |
| dc.coverage.spatial | обратное распространение ошибки | |
| dc.coverage.spatial | полнота | |
| dc.coverage.spatial | распознавание | |
| dc.coverage.spatial | слой нейронов | |
| dc.coverage.spatial | точность | |
| dc.creator | Казаков Н. А. | |
| dc.date | 2022 | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-27T12:29:20Z | - |
| dc.date.available | 2025-11-27T12:29:20Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.identifier.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20221017143238 | |
| dc.identifier.citation | Казаков, Н. А. Исследование распознавания римских цифр с применением многослойного персептрона : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 Информатика и вычислительная техника (уровень магистратуры) профиль «Автоматизированные системы обработки информации и управления» / Н. А. Казаков ; рук. работы И. В. Лезина ; 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 и. - Самара, 2022. - 1 файл (2,3 Мб). - Текст : электронный | |
| dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/55406 | - |
| dc.description.abstract | В выпускной квалификационной работе разработана автоматизированная система распознавания римских цифр, использующая нейронную сеть типа многослойный персептрон. Целью данной работы является автоматизация процесса распознавания римских цифр нейронной сетью типа многослойный персептрон, обученной с применением различных модификаций градиентных алгоритмов обучения. Проведено исследование и сравнение этих алгоритмов, оценка их эффективности. В рамках работы проведен анализ предметной области и моделей нейронных сетей, применяемых для решения задачи распознавания и классификации. Также произведено обоснование выбора модели нейронной сети, рассмотрены различные методы обучения нейронной сети, исследовано применение выбранной нейронной сети для решения задачи распознавания римских цифр. В разработанной автоматизированной системе реализована возможность загрузки файлов с данными для обучения и тестирования, создание, сохранение и загрузка нейронных сетей из файлов. Реализованы различные методы обучения нейронной сети | |
| dc.subject | выборка | |
| dc.subject | градиентный спуск | |
| dc.subject | нейронная сеть типа многослойный персептрон | |
| dc.subject | обратное распространение ошибки | |
| dc.subject | полнота | |
| dc.subject | распознавание | |
| dc.subject | слой нейронов | |
| dc.subject | точность | |
| dc.subject.rugasnti | 50.01 | |
| dc.subject.udc | 004.032.26 | |
| dc.title | Исследование распознавания римских цифр с применением многослойного персептрона | |
| dc.type | Text | |
| local.contributor.author | Министерство науки и высшего образования Российской Федерации | |
| local.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | |
| local.identifier.olduri | http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-raspoznavaniya-rimskih-cifr-s-primeneniem-mnogosloinogo-perseptrona-99825 | |
| local.identifier.olduri | http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-raspoznavaniya-rimskih-cifr-s-primeneniem-mnogosloinogo-perseptrona-99825 | |
| Appears in Collections: | Выпускные квалификационные работы | |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| Казаков_Никита_Антонович_Исследование_распознавания_римских_цифр.pdf | 2.41 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.