Автоматизація виявлення дефектів методами машинного навчання
Визначення матеріалів поганої якості у виготовленні апаратного забезпечення - технологічний процес схильний до помилок, що вимагає великих затрат часу. Дослідження алгоритму розпізнавання пошкоджень матеріалу за допомогою згорткових нейронних мереж.
Подобные документы
Дослідження та аналіз методів розпізнавання символів за допомогою нейронних мереж. Розробка інтелектуального модулю штучних нейронних мереж, що функціонує за принципом перцептрона, та має можливість розпізнавати рукописні символи із зашумленістю до 40%.
статья, добавлен 29.01.2019Огляд існуючих підходів до вирішення задачі розпізнавання зображень. Опис основних методів, що використовуються в задачі розпізнавання зображень. Визначення етапів процесу розпізнавання зображень на основі нейронних мереж, алгоритмів розпізнавання.
статья, добавлен 26.10.2020Вплив згорткових нейронних мереж на розуміння зображень детектором. Порядок визначення категорії об'єктів. Генерація регіонів за допомогою вибіркового пошуку (selective search). Кодування важливої геометричної інформації про внутрішній стан зображення.
статья, добавлен 03.08.2021Аналіз засобів розробки для реалізації програмного комплексу для автоматизації діяльності. Методи, моделі та інформаційні технології з використання нейронних мереж при реалізації машинного навчання автоматичних систем управління листоправильних машин.
статья, добавлен 21.03.2024Аналіз особливостей роботи протоколу обміну ключами з використанням взаємного навчання нейронних мереж. Існуючі атаки на протокол. Розподіл часу синхронізації нейронних мереж. Виявлення слабких місць протоколу, висновки стосовно його захищеності.
статья, добавлен 14.07.2016Розгляд особливостей сенсорів, вихідний сигнал яких навмисно залежить від декількох фізичних величин. Знайомство з методом розпізнавання вихідного сигналу мультисенсора за допомогою модульних нейронних мереж. Характеристика середовища MATLAB 6.5.
статья, добавлен 28.08.2016У роботі здійснено аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. Сфери застосування нейронних мереж.
статья, добавлен 26.04.2023Дослідження характеристики штучних нейронних мереж на прикладі задачі розпізнавання і класифікації. Характеристика особливостей функціонування різних архітектур в межах методу зворотного поширення похибки. Метод організації штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 14.09.2016Короткий аналіз методів машинного навчання та нейромережевих технологій, які використовуються для виявлення аномалій. Опис алгоритму та фрагментів програмної реалізації. Дослідження критичних систем інформаційної інфраструктури в умовах кібервійни.
статья, добавлен 29.09.2023Аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. сфери застосування розробок у галузі штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 17.12.2022Доведення гарантованості розпізнавання кібератак за допомогою нейронних мереж типу багатошарового персептрону та мережі радіальної базисної функції. Моделювання процесу виявлення кібератаки за допомогою вказаної неперервної багатопараметричної функції.
статья, добавлен 25.02.2016Класифікація температурних образів. Аналіз загальної структури штучної нейронної мережі (ШНМ). Використання алгоритму розпізнавання температурних образів і його реалізація як ШНМ в реальних автоматизованих системах управління агропромислового виробництва.
статья, добавлен 30.01.2017- 13. Моделі та методи розпізнавання класів багатопараметричних об’єктів на основі штучних нейронних мереж
Розробка архітектури та методик використання інтелектуальної системи розпізнавання образів на основі штучних нейронних мереж із конкуренційним навчанням. Моделі для модифікованих варіантів карт із самоорганізацією Кохонена та мереж зустрічного поширення.
автореферат, добавлен 27.07.2014 Аналіз можливості використання різних типів нейронних мереж для розпізнавання "ідеального співрозмовника" серед користувачів соціальних мереж. Навчання нейронних мереж на основі експертних знань та модифікація класичної мережі ймовірнісного типу.
статья, добавлен 27.07.2016Розгляд методу для прогнозування виникнення дорожньо-транспортної пригоди в конкретному транспортному вузлі на основі нейронних мереж. Виявлення істотних факторів, що сприяють аварії. Навчання та тестування двох нейронних мереж з різними архітектурами.
статья, добавлен 11.07.2023- 16. Композиція нейронних мереж з алгоритмами Хебба та прямого поширення в системах символьного кодування
Дослідження нейронних мереж з алгоритмами самоорганізації Хебба і прямого поширення, способи їх навчання та можливості використання в системах технічного захисту інформації. Розробка та реалізація програми на мові С++ для розпізнавання коду доступу.
статья, добавлен 27.12.2016 Визначення основних особливостей та вимог щодо побудови нейронних мереж. Розгляд підходів до їх використання в процесі страхового андеррайтингу як повноцінної заміни андеррайтера та у перехідний період. Опис основних моделей навчання нейронних мереж.
статья, добавлен 28.12.2017- 18. Система м’яких обчислень на базі нейронних мереж адаптивного резонансу для розв’язання задач САПР
Виявлення переваг, недоліків архітектури і обчислювально-ефективних шляхів реалізації мереж. Дослідження методів побудови гібридних систем обробки інформації. Розробка й навчання нейронних мереж адаптивного резонансу. Використання систем м’яких обчислень.
автореферат, добавлен 25.07.2015 Дослідження інформаційних технологій високопродуктивних системних середовищ та нейронних мереж для налаштування і розв'язування складних задач в реальному масштабі часу. Розробка алгоритму фільтрації зображень на базі мультиконвеєрних системних середовищ.
автореферат, добавлен 22.06.2014Розробка сучасного програмного засобу для визначення якості програмного забезпечення методами метричного аналізу. Розрахунок за допомогою показників якості відповідних метрик і визначення значення комплексного показника якості програмного продукту.
статья, добавлен 29.03.2020Проведено аналіз різних алгоритмів класифікації даних, описано актуальність проведення наукового дослідження в цьому напрямі. Для аналізу було вибрано класифікатори на основі методів статистики, нейронних мереж та засновані на машинному навчанні.
статья, добавлен 22.10.2023- 22. Аналіз використання технології штучних нейронних мереж в якості нового підходу до обробки сигналів
Застосування штучних нейронних мереж для аналізу й обробки даних, отриманих в ході дослідження, калібрування і подальшого процесу обробки відомостей біосенсорів, схильних до зміни з часом. Особливість визначення процесу зберігання інформації як образів.
статья, добавлен 27.07.2016 Виявлення банкрутства за фінансовим станом підприємства як основне завдання скорингового програмного забезпечення. Наявність можливості утворення бази правил у формі, зрозумілій експертам - одна зі специфічних особливостей нечітких нейронних мереж.
статья, добавлен 25.10.2016Аналіз існуючих методів і алгоритмів, спрямованих на прискорення і підвищення якості структурного та параметричного синтезу прогнозуючих штучних нейронних мереж зі зворотним поширенням помилки. Розробка механізмів, що дозволяють істотно прискорити процес.
автореферат, добавлен 05.08.2014Комп’ютеризована видавнича система як комплекс електронно-обчислювальної техніки, засобів математичного та організаційно-методичного забезпечення вибір програмно-апаратного забезпечення робочих станцій. Технологічний процес до друкарської підготовки.
курсовая работа, добавлен 05.12.2014