Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorКазаков Н. А.
dc.contributor.authorЛезина И. В.
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.
dc.coverage.spatialвыборка
dc.coverage.spatialградиентный спуск
dc.coverage.spatialнейронная сеть типа многослойный персептрон
dc.coverage.spatialобратное распространение ошибки
dc.coverage.spatialполнота
dc.coverage.spatialраспознавание
dc.coverage.spatialслой нейронов
dc.coverage.spatialточность
dc.creatorКазаков Н. А.
dc.date2022
dc.date.accessioned2025-11-27T12:29:20Z-
dc.date.available2025-11-27T12:29:20Z-
dc.date.issued2022
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20221017143238
dc.identifier.citationКазаков, 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.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/55406-
dc.description.abstractВ 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.subjectвыборка
dc.subjectградиентный спуск
dc.subjectнейронная сеть типа многослойный персептрон
dc.subjectобратное распространение ошибки
dc.subjectполнота
dc.subjectраспознавание
dc.subjectслой нейронов
dc.subjectточность
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleИсследование распознавания римских цифр с применением многослойного персептрона
dc.typeText
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-raspoznavaniya-rimskih-cifr-s-primeneniem-mnogosloinogo-perseptrona-99825
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-raspoznavaniya-rimskih-cifr-s-primeneniem-mnogosloinogo-perseptrona-99825
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы



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