Компенсація динамічних похибок відеозображень з вимірювальною інформацією на основі штучних нейронних мереж
Алгоритмічні методи компенсації динамічних похибок відеозображень з вимірювальною інформацією. Використання адаптивної лінійної нейронної мережі для компенсації похибок. Визначення геометричних параметрів у робочих умовах вимірювань на виробництві.
Подобные документы
Аналіз штучної нейронної мережі на базі персептрону. Окреслення задач, які потрібно вирішити під час вибору структури штучної нейронної мережі. Моделювання мережі з оцінкою контрольної помилки та використанням додаткових нейронів або проміжних шарів.
статья, добавлен 07.06.2024- 2. 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 Базові 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 20.07.2015Біологічний прототип і штучний нейрон. Найпростіші нейронні мережі. Дослідження нервової системи. Вибір структури нейронної мережі. Класифікація нейронних мереж. Задачі для вирішення нейронних мереж. Функції, які не реалізуються одношаровою мережею.
отчет по практике, добавлен 02.11.2017Методика аналізу адекватності відображення динамічних нечітких процесів, оптимізації ресурсів штучних нейронних мереж та вибору альтернатив взаємодії систем обчислювального інтелекту. Закони та механізми машинного навчання радіально–базисних структур.
автореферат, добавлен 12.07.2014Дослідження 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 14.09.2016Аналіз 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 27.07.2016Порівняння ефективності тесту хі-квадрат і методів на основі нейронної мережі в оцінці випадковості числових послідовностей. Генерація випадкових наборів даних, створення та навчання моделей нейронних мереж, а також комплексний аналіз їх ефективності.
статья, добавлен 18.05.2024Аналіз 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 17.12.2022Розгляд використання нейронних мереж для прогнозування енергоспоживання. Введення основних моделей нейронної мережі, яка здійснює ідентифікацію графіків. Додаткові шляхи підвищення точності прогнозування. Поточні режими електроенергетичної системи.
статья, добавлен 27.07.2016- 11. 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 нових засобів опрацювання сигналів дозиметричних детекторів іонізуючих випромінювань із покращеними метрологічними характеристиками на базі число-імпульсних функціональних перетворювачів, оцінка похибок та компенсації енергетичної залежності.
автореферат, добавлен 13.07.2014Дослідження 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 29.01.2019У 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 26.04.2023Класифікація 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 30.01.2017Історія розвитку експертних систем. Класифікація і структура експертної системи. Інструментальні засоби побудови систем баз знань. Використання мов традиційного програмування і робочих станцій. Семантичні мережі. Моделі штучних нейронних мереж.
реферат, добавлен 13.04.2009Огляд існуючих штучних нейронних мереж, що застосовуються для вирішення задачі стискання зображень. Аналіз процесів взаємодії та формування популяцій генетичних алгоритмів. Розробка методу навчання штучних нейронних мереж в задачі стискання зображень.
автореферат, добавлен 19.06.2018Розробка 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 22.03.2013Характеристика корпоративних, локальних обчислювальних та глобальних мереж спільного використання. Аналіз здійснення обміну інформацією за допомогою протоколів і форматів повідомлень. Огляд робочих станцій, файлових серверів та гнучкої системи адресації.
реферат, добавлен 13.12.2010Розробка моделі семантичного анотування текстових документів з урахуванням бінарних виходів штучної нейронної мережі та ймовірнісної моделі семантичного анотування для формування RDF-описів. Функції інструментальних засобів вирішення прикладних задач.
автореферат, добавлен 19.06.2018Методи рекурсивного аналізу операційних моделей динамічних систем на основі апроксимуючих імпульсних спектрів. Оцінювання втрат інформації при апроксимації. Алгоритмізація розроблених методів. Шляхи використання програм електронного моделювання.
автореферат, добавлен 05.01.2014Аналіз структури цифрових адаптивних динамічних багатовимірних прогнозуючих фільтрів (ЦАДБПФ). Шляхи підвищення точності прогнозування зміни значень параметрів динамічних об'єктів, що автоматизуються. Розроблення методики оцінювання параметрів ЦАДБПФ.
автореферат, добавлен 29.08.2015Обґрунтування необхідності розробки системи, яка обробляє природну мову на основі штучної нейронної мережі. Розробка структури такої мережі, що виконує морфологічний розбір слів та синтаксичний розбір речень, обробляє синонімію та омонімію природної мови.
автореферат, добавлен 22.07.2014Розгляд різних аспектів штучного інтелекту та його застосування в сучасному світі. Вивчення основних методів та систем штучного інтелекту. Особливості побудови математичних моделей для опису процесів навчання і функціонування штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 29.07.2024- 25. Моделі та алгоритми візуалізації багатовимірних даних на основі автоасоціативних нейронних мереж
Аналіз існуючих підходів до розв’язання задачі візуалізації багатовимірних даних, їх порівняння та визначення властивих їм обмежень та недоліків. Розробка архітектури нейронної мережі для зменшення розмірності багатовимірних даних із підвищеною якістю.
автореферат, добавлен 27.07.2014