Моделирование многослойных нейтронных сетей в Matlab для распознавания изображений микроструктур металлов
Проектирование и моделирование архитектуры многослойных нейтронных сетей, позволяющих проводить распознавание изображений микроструктур металлов (стали марок 10ХСНД, 20ХСГА и др.). Эффективность сетей, обученных по алгоритму градиентного спуска gd.
Подобные документы
Рассмотрение средств и методов MatLab и пакета Simulink для моделирования и исследования нейронных сетей. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций. Работа с нейронной сетью в командном режиме. Применение GUI-интерфейса пакета нейронных сетей.
методичка, добавлен 03.07.2017Алгоритм детерминированного распознавания изображений, в который с целью обеспечения инвариантности объектов к сдвигу, повороту и масштабу. Введение процедуры градиентного совмещения эталонного и распознаваемого объектов. Матрица координат реперных точек.
статья, добавлен 02.04.2019Характеристики нейронных многослойных сетей. Математические эквиваленты нейрофизиологических понятий параметрической и топологической пластичности. Связь степени параметрической пластичности нейронной сети с числом независимо распознаваемых образов.
статья, добавлен 17.01.2018Описание искусственных нейронных сетей. Типы машинного обучения. Анализ существующих библиотек. Разработка алгоритма распознавания дорожных знаков с применением глубоких сверточных сетей и дополнительного классификатора J48. Результаты обучения алгоритма.
дипломная работа, добавлен 30.07.2016Процесс создания и обучения нейронной сети для задачи классификации изображений собак и кошек с использованием TensorFlow и архитектуры MobileNetV2. Описание подготовки и предобработки данных, включая изменение размеров и нормализацию изображений.
статья, добавлен 05.09.2024Методы оценки локальных вычислительных сетей и их компонентов. Аналитическое и имитационное моделирование. Индексы производительности. Моделирование на основе теории систем. Инструментальные средства моделирования. Примеры моделей вычислительных сетей.
контрольная работа, добавлен 04.12.2009Требования точности, экономичности и универсальности моделей. Использование нейронных сетей для моделирования в полиграфии. Постановка задач оптимизации и выбор целевой функции. Виды методов поиска экстремума. Дискретизация и квантование изображений.
курс лекций, добавлен 07.09.2012Понятие и задачи моделирования, эффективность построения и использования корпоративных информационных систем. Использование экспертных оценок в проектировании компьютерных сетей. Анализ методов аналитического, имитационного и натурного моделирования.
курсовая работа, добавлен 18.10.2010Особенности разработки интеллектуальной системы распознавания текста на фотографиях и видеокадрах сложных графических сцен. Реализация методов для обнаружения и локализации текстовых областей, распознавания символов с помощью сверточных нейронных сетей.
статья, добавлен 23.02.2016Исследование применения классификации и анализа объектов на основе нейронных сетей в задачах распознавания объектов в видеопотоке. Разработка и реализация алгоритма обучения нейронных сетей для реализации механизмов классификации объектов в видеопотоке.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Определение основной задачи распознавания образов в преобразовании уже имеющегося изображения на формально понятный язык символов. Растровые представления изображений. Моделирование изображений растра. Параметрический алгоритм рисования линии.
лекция, добавлен 26.09.2017Анализ надежности и построение схем электрических сетей, организация их эксплуатации и диспетчерского управления. Основные положения табличных методов к решению задач виртуального моделирования электрических сетей, их проектирования и эксплуатации.
статья, добавлен 15.04.2018История развития науки о искусственном интеллекте. Области применения исскуственного интеллекта. Некоторые сведения о мозге. Основные теории нейроподобных и нейтронных сетей. Нейроподобный элемент и нейроподобные сети. Классификация нейронных сетей.
реферат, добавлен 01.10.2009Понятия, определения нейронных сетей и классификации изображений. Методы оптимизации работы нейронной сети. Описание интерфейса программной реализации решения задачи классификации изображений. Решение задачи распознания изображений реальных объектов базы.
дипломная работа, добавлен 06.06.2015Решение стегоанализа с применением искусственных нейронных сетей. Описание методики стеганографического анализа изображений, которая состоит в синтезе сигнатурного и статистического алгоритмов. Методика распознавания скрытой информации в изображениях.
статья, добавлен 16.05.2022Основные направления теории интеллектуальных систем: обработка зрительной информации и понимание текстов на естественном языке. Описание продукционных систем и семантических сетей. Распознавание двумерных изображений и анализ когнитивной графики.
учебное пособие, добавлен 09.01.2016Сущность и функции систем массового обслуживания. Характеристика детерминированных, стохастических и базовых сетей очередей. Алгоритм расчета замкнутых сетей через вероятности состояний. Применение алгоритма свертки при моделировании вероятностных сетей.
реферат, добавлен 14.11.2013Преимущества применения нейронных сетей для распознавания объектов. Разработка алгоритма обработки образа с помощью нечеткой логики в системе технического зрения. Бинаризация и кодирование изображения при его преобразовании из цветного в оттенки серого.
курсовая работа, добавлен 29.03.2021Осцилляторные нейросетевые модели сегментации изображений и зрительного внимания. Типы нейронных сетей. Быстрые нейронные сети: проектирование, настройка, приложения. Нейроноподобные модели описания динамических процессов преобразования информации.
курс лекций, добавлен 08.02.2013Разработка модели обнаружения злоумышленника в информационной системе. Анализ результатов обучения и реализации нейронных сетей на основе персептрона и линейных нейронных сетей в пакете Matlab. Выявление аномального поведения пользователя в системе.
статья, добавлен 30.04.2018Биологический прототип и искусственный нейрон. Распознавание цифр с помощью сетей Хопфилда. Алгоритм функционирования сети. Классификация входного образа. Развитие искусственных нейронных сетей. Исследование возможностей нейронных сетей и их развития.
курсовая работа, добавлен 25.01.2014Анализ вопросов использования нейронной сети для распознавания фигур технического анализа. Сравнение способов формирования входных образов. Конгломерат нейронных сетей для распознавания фигур технического анализа. Трактовка выходов нейронной сети.
статья, добавлен 27.04.2017Определение алгоритмов (оптимизационных методов) обучения искусственных нейронных сетей. Характеристика их видов: метод случайного поиска и стохастического градиентного спуска. Оценка программной реализации адаптивного метода обучения нейронной сети.
статья, добавлен 29.05.2017Исследование концепции моделирования активно-адаптивных сетей. Аналитический обзор стендов для исследования сетей Smart Grid. Обзор архитектуры комплекса полунатурного моделирования локальной активно-адаптивной сети. Система управления базой Citadel.
дипломная работа, добавлен 02.10.2013Нейронные сети как аппаратные или программные средства, моделирующие работу человеческого мозга. Анализ проблем создания компьютерных систем речевого общения. Рассмотрение особенностей применения нейронных сетей для решения задач распознавания речи.
доклад, добавлен 12.12.2012