Розв’язання промислово-геофізичних задач класифікації методами штучних нейронних мереж та вейвлет-аналізу
Порівняльний аналіз широко вживаних в практиці обробки геофізичної інформації методів усунення завад та альтернативних методів, заснованих на ортогональному діадному вейвлет-перетворенні. Простір ознак для опису об’єктів, що підлягають класифікації.
Подобные документы
Аналіз методів та формулювання принципів побудови штучних імунних і гібридних систем інтелектуального аналізу даних. Розроблення методів і засобів структурно-параметричного синтезу нейронних мереж для розв'язання задач прогнозування та класифікації.
автореферат, добавлен 20.07.2015Аналіз методів та алгоритмів для вирішення задач класифікації об'єктів. Розробка автоматичних систем класифікації та кластеризації із застосуванням алгоритмів та апарату нейронних мереж. Побудова вектора ознак для вирішення задачі класифікації об'єктів.
автореферат, добавлен 14.08.2015- 3. Прогнозування та емуляція нестаціонарних послідовностей за допомогою штучних вейвлет-нейронних мереж
Дослідження існуючих методів емуляції і прогнозування нестаціонарних об’єктів і сигналів довільної природи за умов апріорної та поточної невизначеності. Розробка синтезу універсальної активаційної функції на основі генератора аналітичних вейвлетів.
автореферат, добавлен 11.08.2014 - 4. 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 Розробка та дослідження варіанту автоматизованої класифікації пристроїв орієнтування як складових СООВ з використанням штучних нейронних мереж, що в подальшому забезпечить їх автоматизований вибір за попередньо розробленою відповідною методикою.
статья, добавлен 22.03.2013Дослідження 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 14.09.2016- 7. 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 Процес цифрової обробки сигналів. Аналіз методів екстракції ознак та розвиток нейромережного методу класифікації об'єктів, їх удосконалення. Модифікація методу попередньої обробки зображень, параметрична оптимізація комп'ютерних систем їх аналізу.
автореферат, добавлен 25.08.2015На основі проведених експериментів дослідження доцільності використання даних методів для різних типів даних та архітектури нейронних мереж. Характеристика існуючих методів оптимізації та типів розподілених обчислень для тренування нейронних мереж.
статья, добавлен 28.10.2020Огляд існуючих методів класифікації для розв’язання задач видобування даних, їх можливостей та недоліків. Створення методів та високоефективних інформаційних технологій класифікації на основі нейроподібних структур моделі геометричних перетворень.
автореферат, добавлен 28.08.2015Можливі варіанти побудови структур процесорів вейвлет перетворень сигналів для реалізації методів компресії зображень різної фізичної природи. Розробка сучасних структур вейвлет-процесорів. Подальші рівні досліджень методів високоякісної компресії даних.
статья, добавлен 22.05.2022Проведено 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 22.10.2023Базові архітектури та методи навчання статичних та динамічних штучних нейронних мереж для розв’язання задач апроксимації, фільтрації, ідентифікації та класифікації. Метод автоматичної побудови адаптивної схеми дискретизації вхідних сигналів у ШНМ СМАС.
автореферат, добавлен 20.07.2015Розробка та використання методів виведення за аналогією для розв’язання аналітичних задач на основі атрибутивних і структурно-атрибутивних моделей знань, представлених в семантичних мережах. Порівняльний аналіз розроблених методів виведення за аналогією.
автореферат, добавлен 28.07.2014Дослідження 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 29.01.2019Параметризація мовного голосового сигналу. Розробка методик й алгоритмів класифікації отриманих сегментів мовного голосового сигналу та розпізнавання фонем. Інформаційна технологія попередньої обробки мовного голосового сигналу і класифікації фонем.
автореферат, добавлен 28.08.2015Аналіз 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 17.12.2022Аналіз 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 05.08.2014У 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 26.04.2023Аналіз методів розв’язання динамічних задач із зосередженими параметрами для систем звичайних диференційних рівнянь. Пошук шляхів підвищення ефективності паралельного розв’язання лінійних задач Коші з контролем похибки на кожному кроці інтегрування.
автореферат, добавлен 25.07.2014Вивчення методики підвищення швидкодії інтелектуальних систем обробки та розпізнавання зображень в умовах завад на основі ітеративних методів ієрархічної контурної сегментації зображень. Удосконалення моделі ієрархічного формування образів об’єктів.
автореферат, добавлен 22.07.2014Методика розв’язання задачі забезпечення стійкості обчислювального процесу на основі використання сучасних чисельних методів. Аналіз способів заміни експериментальної побудови бази знань засобами математичного моделювання і комп’ютерної симуляції.
автореферат, добавлен 28.07.2014Методи векторного представлення й обробки візуальної і текстової інформації в задачах пошуку і класифікації. Добір бінарних ознак, що засновані на використанні критеріїв інформативності і надмірності. Реалізація інтелектуальних інформаційних технологій.
автореферат, добавлен 28.08.2014- 24. 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 наукових методів досліджень і алгоритмів обробки інформації. Дослідження систем машинного навчання на основі штучних нейронних мереж. Переваги застосування штучного інтелекту. Розвиток технології блокчейн і корпоративних платформ метавсесвіту.
статья, добавлен 12.12.2022