Ефективні методи та алгоритми обробки сигналів і даних в системних та нейронних середовищах
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.
Подобные документы
- 1. 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 На 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 28.10.2020Базові 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 20.07.2015Огляд 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 19.06.2018Аналіз 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 14.07.2016Дослідження 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 26.10.2020Шляхи підвищення надійності, швидкодії, універсальності дистрибутивних мереж збору та обробки інформації за рахунок прогнозу дрейфу сенсорних даних у нейронних мережах. Програмні засоби для використання математичної моделі дрейфу в реальному часі.
автореферат, добавлен 25.04.2014Аналіз задач і методів ущільнення зображень. Розробка методів, програмних модулів для виконання досліджень, оптоелектронних елементів і вузлів для систем ущільнення зображень з використанням нейронних мереж типу двовимірної карти Кохонена, їх дослідження.
автореферат, добавлен 26.08.2014Проведено 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 22.10.2023Дослідження 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 14.09.2016- 12. 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 Аналіз стану досліджень у галузі прискореної обробки двовимірних зображень з використанням нейронних мереж та методів паралельних обчислень. Огляд глобальних алгоритмів бінарізації. Характеристика методу прискореної скелетонізації на основі бітових масок.
автореферат, добавлен 29.07.2015Аналіз особливостей і традиційних підходів до ущільнення зображень. Розробка методу ущільнення зображень на основі векторного квантування з використанням нейронних мереж типу двовимірна карта Кохонена. Дослідження розробленого методу ущільнення зображень.
автореферат, добавлен 30.10.2015Обґрунтування важливості встановлення мінімальних та номінальних системних вимог для коректного відображення додатку і забезпечення умов роботи користувача з даною програмою. Спосіб отримання даних щодо швидкодії певних систем при роботі з додатком.
статья, добавлен 09.10.2018Проведення теплової обробки дисперсних матеріалів індукційним способом передачі енергії до теплопередаючої поверхні на основі нечіткої логіки та гібридних нейронних мереж. Використанням графічного інтерфейсу моделі. Аналіз самоналаштування системи.
статья, добавлен 30.01.2017- 17. Нарощувані процесорні ядра НВІС для виконання ортогональних перетворень в реальному масштабі часу
Розробка та дослідження архітектур, принципів побудови та організації функціонування нарощуваних процесорних ядер НВІС для виконання ортогональних перетворень в реальному масштабі часу. Алгоритми обчислень ортогональних перетворень на основі базового.
автореферат, добавлен 05.01.2014 Дослідження побудови, налаштування, розрахунок параметрів та застосування штучних нейронних мереж прямого поширення з неітераційним навчанням. Розробка інформаційних нейромережевих технологій підвищеної точності функціонування та швидкодії навчання.
автореферат, добавлен 25.02.2014Розробка 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 22.03.2013Аналіз основних етапів розв'язування компетентнісної задачі на створення навчального відео з курсу геометрії. Характеристика алгоритму опрацювання даних у програмному комплексі Scratch. Визначення послідовності дій для вставлення зображень літер.
презентация, добавлен 20.12.2018- 21. 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 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 28.12.2017Розгляд 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 11.07.2023Програма автоматичної генерації синтезованого HDL-коду на основі системної моделі керуючого автомата. Принципи кодування та декодування зображень в реальному масштабі часу на основі стандарту JPEG 2000, головні моделі й маршрути тестування програми.
автореферат, добавлен 29.08.2015Аналіз 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 05.08.2014