Использование центральных частот вейвлетов при инициализации вейвлет-нейронных сетей
Разработка и анализ метода инициализации параметров вейвлет-нейронных сетей на основе значений центральных частот базисных вейвлет-функций. Исследование эффективности, преимуществ и недостатков данного метода. Алгоритм формирования библиотеки вейвлетов.
Подобные документы
- 1. Временная локализация дефектов опор жидкостного трения на основе непрерывного вейвлет-преобразования
Преобразование Фурье - метод декомпозиции сигнала на комплексные экспоненциальные функции различных частот. Система компьютерной математики MATLAB - наиболее подходящий программный продукт для использования вейвлетов в анализе вибрационных сигналов.
статья, добавлен 24.08.2020 Основные принципы вейвлет-преобразования. Использование алгоритма, позволяющего извлекать информацию о форме изображенного объекта. Методика индексирования цветовых гистограмм и текстур. Цветовые особенности картинки, включаемые в сигнатуру изображения.
диссертация, добавлен 27.10.2015Топологическая модель быстрой нейронной сети. Применение гибридных быстрого дискретного вейвлет-преобразования для построения систем классификации сигналов. Структурный синтез быстрых нейронных сетей. Модели и концепции эволюционной кибернетики.
статья, добавлен 29.05.2017Главные признаки вейвлет-преобразования одномерного сигнала - его представления в виде обобщенного ряда или интеграла Фурье по системе базисных функций. Построение вейвлет-преобразования в системе Matlab, график функции и ее дискретное преобразование.
курсовая работа, добавлен 18.02.2019Аналоги вейвлет-анализа. Преобразование Фурье и Уолша. Разработка программы, реализующей вейвлет-анализ, на языке SciLab. Исследование индексов прироста деревьев. Влияние внешних факторов на прирост деревьев. Характеристики исследуемого сигнала.
реферат, добавлен 22.03.2019Понятие и классификация нейронных сетей; их структура и принцип работы. Особенности применения нейронных сетей в телекоммуникационных системах. Методы решения задач маршрутизации. Принципы прогнозирования потоков данных на основе нечетно-нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 26.05.2018Анализ существующих методов итеративной слепой деконволюции. Применение мультистартового метода оптимизации в пространстве вейвлет-преобразования для повышения вероятности сходимости к глобальному оптимуму при решении задачи слепой деконволюции.
статья, добавлен 23.02.2016Рассмотрение 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 03.07.2017Рассмотрение метода прогнозирования стоимости валют с использованием нейронных сетей, строящихся с использованием библиотеки Encog на языке программирования C#. Разработка программного продукта, описание его структуры. Обзор аналогичных приложений.
статья, добавлен 29.06.2018- 10. Разработка методов и алгоритмов оценки надежности сетей телекоммуникации на основе нейронных сетей
Рассмотрение существующих методов для оценки надежности. Оценка надежности сети на основе нейронных сетей. Архитектура нейронной сети Кохонена. Реализация алгоритма и программы оценки надежности телекоммуникационных сетей с помощью нейронных сетей.
диссертация, добавлен 24.05.2018 Исследование 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 10.12.2019Характеристика основных методов неразрушающего контроля поверхностного слоя деталей, применяющихся в подшипниковом производстве. Визуализация признакового пространства полученного с помощью метода, основанного на дискретном вейвлет-преобразования.
автореферат, добавлен 13.04.2018Системы передачи данных и цифровой обработки сигналов. Дискретное вейвлет преобразование изображения. Публикация ортонормальной системы базисных функций с локальной областью определения. Поиск изображений по образцу и многомасштабное редактирование.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Анализ сущности нейронных сетей, их особенности способности к обучению (настройки архитектуры и синаптических связей). Перспективы развития применения и использования искусственных нейронных сетей. Основные достоинства нейронных сетей перед традиционными.
статья, добавлен 29.07.2018Изучение способов поиска субоптимальных нейронных сетей. Архитектура системы поиска нейронной сети с помощью генетического алгоритма. Особенности работы операторов генетического алгоритма. Обучение нейронных сетей. Принципы стохастического моделирования.
статья, добавлен 29.04.2017Анализ принципов обучения нейронных сетей, их классификация. Описание алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей: правило Хебба и Кохонена, дельта-правило, обратного распространения ошибки, стохастические алгоритмы, машины Больцмана и Коши.
лекция, добавлен 21.09.2017Оценка вносимых методом маркирования изображений цифровыми водяными знаками в низкочастотной области вейвлет-спектра. Результаты оценки искажений на основе меры пикового отношения уровня сигнала к шуму. Форматы сжатия на основе вейвлет-преобразования.
статья, добавлен 27.07.2017Исследование устаревших и современных методов защиты аудио-информации посредством стеганографических водяных знаков (СВЗ). Описание метода, основанного на дискретном-вейвлет преобразовании. Встраивание СВЗ в вейвлет коэффициенты аудио-спектрограммы.
статья, добавлен 30.04.2018Разработка искусственных нейронных сетей и машинное обучение как перспективные направления информационных технологий. Преимущества и недостатки, способность нейросетей решать задачи, которые невозможно решить классическими программными алгоритмами.
статья, добавлен 20.02.2019Описание 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 30.07.2016Аналитический обзор нечетко-нейронных сетей, анализ методов обучения. Анализ программных комплексов для разработки систем прогнозирования. Разработка структурной схемы на базе нечетко-нейронных сетей, осуществление обучения разработанной системы.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Можливі варіанти побудови структур процесорів вейвлет перетворень сигналів для реалізації методів компресії зображень різної фізичної природи. Розробка сучасних структур вейвлет-процесорів. Подальші рівні досліджень методів високоякісної компресії даних.
статья, добавлен 22.05.2022Форма представления выходной информации. Рассмотрение способов её контроля. Обучение искусственных нейронных сетей. Исследование их преимуществ и недостатков. Источники и способы получения данных. Изучение особенностей применения нейронных сетей.
курсовая работа, добавлен 16.05.2016Использование искусственных нейронных сетей, их способность к процессу настройки архитектуры сети и весов синаптических связей для эффективного решения поставленной задачи. Применение нейронных сетей в области телекоммуникаций, экономики и финансов.
статья, добавлен 26.04.2017Разработка 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 30.04.2018