Разработка нейронной сети с быстрой и простой обучаемостью программы новым символам
Обзор программных продуктов для анализа изображений: ABBYY FineReader и OCR CuneiForm. Понятие и виды нейронных сетей. Алгоритм обучения персептрона. Результаты исследований и описание интерфейса программы. Расчет себестоимости программного обеспечения.
Подобные документы
Математическая модель искусственной нейронной сети. Структура многослойного персептрона. Обучение без учителя, методом соревнования. Правило коррекции по ошибке. Метод Хэбба. Генетический алгоритм. Применение нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа, добавлен 17.09.2013Разработка методики создания электронного учебника по дисциплине "Дешифрирование аэроснимков", оценка программных средств. Методика сканирования изображений в больших количествах с помощью программы ABBYY FineReader. Особенности программы ScanTailor.
дипломная работа, добавлен 11.12.2015Понятие, закономерности функционирования нейронных сетей, Обзор информационных технологий, программных средств для реализации соответствующих алгоритмов. Детальное описание особенностей выполнения демонстрационного примера, составление программного кода.
курсовая работа, добавлен 09.04.2015Понятие искусственного нейрона и искусственных нейронных сетей. Сущность процесса обучения нейронной сети и аппроксимации функции. Смысл алгоритма обучения с учителем. Построение и обучение нейронной сети для аппроксимации функции в среде Matlab.
лабораторная работа, добавлен 05.10.2010Разработка технологии обработки информации, структуры и формы представления данных. Проектирование программных модулей. Блок-схема алгоритма и исходный код программы анализа арифметического выражения, синтаксического анализа простой программы на языке С.
курсовая работа, добавлен 12.12.2011Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей "с учителем". Сбор входных и выходных переменных для наблюдений и понятие пре/пост процессирования. Подготовка и обобщение многослойного персептрона, модель обратного распространения.
курсовая работа, добавлен 22.06.2011Разработка алгоритма и программы для распознавания пола по фотографии с использованием искусственной нейронной сети. Создание алгоритмов: математического, работы с приложением, установки весов, реализации функции активации и обучения нейронной сети.
курсовая работа, добавлен 05.01.2013Искусственные нейронные сети как одна из широко известных и используемых моделей машинного обучения. Знакомство с особенностями разработки системы распознавания изображений на основе аппарата искусственных нейронных сетей. Анализ типов машинного обучения.
дипломная работа, добавлен 08.02.2017Математическая модель нейронной сети. Однослойный и многослойный персептрон, рекуррентные сети. Обучение нейронных сетей с учителем и без него. Алгоритм обратного распространения ошибки. Подготовка данных, схема системы сети с динамическим объектом.
дипломная работа, добавлен 23.09.2013Обучение простейшей и многослойной искусственной нейронной сети. Метод обучения перцептрона по принципу градиентного спуска по поверхности ошибки. Реализация в программном продукте NeuroPro 0.25. Использование алгоритма обратного распространения ошибки.
курсовая работа, добавлен 05.05.2015Проектирование программы, реализующей синтаксический анализ простой программы на языке С: этапы создания, алгоритм ее функционирования, структура, технология обработки информации. Описание программных модулей, интерфейс; выбор инструментальных средств.
курсовая работа, добавлен 12.12.2011Анализ технического задания. Разработка интерфейса программы и ее алгоритмов. Кодирование и тестирование разработанного программного обеспечения, оценка его практической эффективности и функциональности. Формирование, содержание руководства пользователя.
курсовая работа, добавлен 31.07.2012Различные методы решения задачи классификации. Нейросетевые парадигмы, методы обучения нейронных сетей, возникающие при этом проблемы и пути их решения. Описание программной реализации классификатора, его функциональные возможности и результаты обучения.
дипломная работа, добавлен 28.12.2015Возможности программ моделирования нейронных сетей. Виды нейросетей: персептроны, сети Кохонена, сети радиальных базисных функций. Генетический алгоритм, его применение для оптимизации нейросетей. Система моделирования нейронных сетей Trajan 2.0.
дипломная работа, добавлен 13.10.2015Проектирование программного модуля: сбор исходных материалов; описание входных и выходных данных; выбор программного обеспечения. Описание типов данных и реализация интерфейса программы. Тестирование программного модуля и разработка справочной системы.
курсовая работа, добавлен 18.08.2014Анализ нейронных сетей и выбор их разновидностей. Модель многослойного персептрона с обучением по методу обратного распространения ошибки. Проектирование библиотеки классов для реализации нейросети и тестовой программы, описание тестирующей программы.
курсовая работа, добавлен 19.06.2010Общие сведения об исследуемой организации, направления ее хозяйственной деятельности, характеристика используемой вычислительной техники и программного обеспечения. Разработка пользовательского интерфейса, шаблонов, отладка и тестирование программы.
отчет по практике, добавлен 11.04.2016Исторические предпосылки разработки тестирования. Виды электронных тестов и их роль в программировании. Этапы разработки программы для решения задачи быстрой сортировки. Пользовательский интерфейс, отладка, алгоритм программы. Файл теста в формате XML.
курсовая работа, добавлен 27.01.2014История возникновения, примеры использования и основные виды искусственных нейронных сетей. Анализ задач, решаемых при помощи Персептрона Розенблатта, создание схемы имитационной модели в среде Delphi. Исходные коды компьютерной программы Perseptron.
дипломная работа, добавлен 18.12.2011Общая характеристика и функциональное назначение проектируемого программного обеспечения, требования к нему. Разработка и описание интерфейса клиентской и серверной части. Описание алгоритма и программной реализации приложения. Схема базы данных.
курсовая работа, добавлен 12.05.2013Нейронные сети как средство анализа процесса продаж мобильных телефонов. Автоматизированные решения на основе технологии нейронных сетей. Разработка программы прогнозирования оптово-розничных продаж мобильных телефонов на основе нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 22.09.2011Прогнозирование на фондовом рынке с помощью нейронных сетей. Описание типа нейронной сети. Определение входных данных и их обработка. Архитектура нейронной сети. Точность результата. Моделирование торговли. Нейронная сеть прямого распространения сигнала.
дипломная работа, добавлен 18.02.2017Математические модели, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей, их программные или аппаратные реализации. Разработка нейронной сети типа "многослойный персептрон" для прогнозирования выбора токарного станка.
курсовая работа, добавлен 03.03.2015Разработка программы, позволяющей приобрести навыки быстрой печати на клавиатуре. Обзор существующих аналогов. Обоснование технических приемов программирования. Тестирование, анализ полученных результатов. Руководство пользователя, листинг программы.
курсовая работа, добавлен 03.04.2015Первое систематическое изучение искусственных нейронных сетей. Описание элементарного перцептрона. Программная реализация модели распознавания графических образов на основе перцептрона. Интерфейс программы, основные окна. Составление алгоритма приложения.
реферат, добавлен 18.01.2014