Анализ распознавания паттернов нейросетевыми методами

Сущность распознавания различных типов фигур технического анализа на графиках биржевого курса валютных пар. Изучение наиболее распространенных паттернов. Анализ параметров реализации сети Хопфилда, используемой для нахождения схожих образов между собой.

Подобные документы

  • Паттерны фондовых индексов. Предсказание цен на фондовом рынке. Два базовых алгоритма распознавания паттернов: совпадение по правилу и совпадение по шаблону. Подход распознавания паттернов индексов фондовых бирж на основе искусственных нейронных сетей.

    статья, добавлен 26.05.2017

  • Сеть Хопфилда: понятие, слои, граница емкости памяти, структурная схема. Пороговая передаточная функция. Обучение сети Хемминга, алгоритм функционирования. Весовые коэффициенты тормозящих синапсов. Определение состояния нейронов второго слоя сети.

    статья, добавлен 17.07.2013

  • Понятие машинного зрения и распознавания образов, существующие разработки в области распознавания жестов глухонемых, основные требования и ограничения. Методы и этапы распознавания образов применительно к задаче распознавания языка жестов.

    дипломная работа, добавлен 21.09.2018

  • Анализ классической схемы математического моделирования. Методы распознавания объектов, сигналов, ситуаций, явлений и процессов. Характеристика задач распознавания образов и их типы. Использование искусственных нейронных сетей для распознавания образов.

    реферат, добавлен 03.11.2016

  • Изучение наиболее распространенных систем автоматического распознавания речи с открытым исходным кодом. Сравнение структуры систем и языков программирования при реализации. Разработка рекомендаций по применению систем автоматического распознавания речи.

    статья, добавлен 30.04.2018

  • Технологии распознавания образов, определение важности распознавания речи в современных условиях. Сущность процесса распознавания образов, скрытые марковские модели как основа системы распознавания речи. Аудиальная составляющая языкового тренажера.

    статья, добавлен 24.05.2018

  • Понятия, определения и проблемы, связанные с системами распознавания образов. Классификация методов, их применение для идентификации и прогнозирования. Роль и место распознавания образов в автоматизации управления сложными системами, кластерный анализ.

    курсовая работа, добавлен 26.08.2010

  • Основополагающие определения исследуемой области. Современное состояние теории распознавания образов и методы, используемые в данном процессе. Выбор метода распознавания для получения значений показателей со снимка кристаллографии ротовой жидкости.

    статья, добавлен 01.09.2018

  • Понятие "распознавание образов". Особенности разработки математической модели распознавания образов в кибернетике. Общая характеристика задач распознавания образов и их основные типы. Методы и принципы, применяемые в этой сфере вычислительной техники.

    контрольная работа, добавлен 30.07.2018

  • Сущность понятий "распознавание", "универсальное множество", "образ", "решающее правило", "адаптация" и "обучение". Примеры задач распознавания образов. Перебор, анализ характеристик образа, использование искусственных нейронных сетей при распознавании.

    контрольная работа, добавлен 20.12.2012

  • Понятие распознавания: история развития, классификация основных методов распознавания образов (РО). Общая характеристика задач РО и их основные типы. Главные проблемы и перспективы развития распознавания образов: особенности применения РО на практике.

    реферат, добавлен 26.04.2016

  • Общее описание нейронных сетей, их виды: однослойные и многослойные сети, персептрон, сети Хопфилда. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Релаксация стимула, возникновение ложного образа и выработка прототипа, бистабильность восприятия.

    контрольная работа, добавлен 12.05.2015

  • Устройство и компоненты системы машинного (компьютерного) зрения. Изучение основных возможностей библиотеки OpenCV в задачах распознавания образов. Описание алгоритмов поиска, обработки и анализа изображений объектов методом сравнения их контуров.

    дипломная работа, добавлен 07.08.2018

  • Рассмотрение и характеристика главных особенностей метода использования искусственных нейронных сетей. Ознакомление со схемой Персептрона. Исследование и анализ основных принципов распознавания образов, которые применяются в вычислительной технике.

    контрольная работа, добавлен 26.05.2016

  • Детерминистские и статистические методы распознавания образов. Построение решающих правил. Кластерный анализ. Отбор и их оценка информативных признаков. Правило ближайшего соседа. Параметрическое оценивание распределений. Критерий Неймана-Пирсона.

    курс лекций, добавлен 01.10.2013

  • Машинное обучение для задачи выявления паттернов поведения пользователя в рекомендательных системах. Суть подхода к разработке модели признаков для задачи формирования предсказаний в рекомендательной системе с учетом паттернов поведения пользователя.

    дипломная работа, добавлен 27.08.2020

  • Исследование метода анализа формальных понятий для поиска закономерностей. Характеристика способов отбора интересных паттернов. Выявление и проверка случайностей на устойчивость. Поиск закономерностей как множества переходов между клубами и лигами.

    дипломная работа, добавлен 21.09.2018

  • Применение искусственного интеллекта в деятельности человека. Разработка алгоритма защиты систем компьютерного зрения. Виды вредоносных атак. Использование гауссовского зашумления в нейронных сетях для обеспечения безопасности распознавания образов.

    статья, добавлен 09.05.2022

  • Математические модели распознавания медицинских изображений, построенные на основе методов Cобеля, Канни и Лапласа. Автоматизированная компьютерная диагностика по данным сцинтиграфии, основанная на принципах распознавания образов и экспертного анализа.

    статья, добавлен 28.09.2016

  • Изучение логических моделей представления образов. Комплексное исследование и характеристика тенденций и перспектив развития систем искусственного интеллекта, предназначенных для решения задач распознавания образов. Н. Винер и искусственный интеллект.

    контрольная работа, добавлен 09.05.2012

  • Обзор систем оптического распознавания изображений: ABBYY Finereader, SimpleOCR, FreeOCR, Microsoft Office Document Imaging. Алгоритм распознавания образов: захват кадра; предварительная обработка (предобработка); локализация и распознавание объекта.

    реферат, добавлен 08.06.2019

  • Изучение необходимости в системах распознавания символов. Наиболее распространенные системы оптического распознавания символов: Abbyy FineReader, CuneiForm от Cognitive. Особенности интерфейса, достоинств и недостатков. Автоматический перевод текста.

    реферат, добавлен 31.03.2012

  • Характеристика понятия образа, проблемы обучения распознаванию образов. Описание истории исследований в области нейронных сетей. Изучение сигнального метода обучения Хебба. Описание структурных схем и алгоритмов нейронных сетей Хопфилда и Хэмминга.

    реферат, добавлен 12.06.2015

  • Изучение информационных технологий управления с обратной связью и без неё. Контроль объектов обучения. Систематизация методов построения систем распознавания образов. Анализ условий их инвариантности по отношению к возмущениям объекта и внешней среды.

    статья, добавлен 12.08.2016

  • Особенности реализации механизма распознавания номера банкноты в терминалах. Исследование особенностей алгоритма предобработки. Анализ области купюры, подготовленной для распознавания. Характеристика алгоритма по распознаванию номера банкноты в MatLab.

    статья, добавлен 06.04.2016

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.