Моделирование систем обработки информации
Требования 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.
Подобные документы
- 51. Анализ и разработка современных интеллектуальных методов моделирования в системах принятия решений
Создание методов (математических моделей, алгоритмов и программ) решения задач поиска эффективного расписания движения и обеспечения поездов тяговыми ресурсами. Прогноз содержания тягового подвижного состава для обеспечения перевозочного процесса.
автореферат, добавлен 16.09.2018 Аналитический 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 14.12.2019Методы обеспечения ИБ критических информационных систем организаций, подлежащих защите от НСД, на основе поиска и обработки информации по инцидентам. Средства поиска и обработки информации об инцидентах ИБ и соответствующие средства принятия решений.
дипломная работа, добавлен 01.09.2018Моделирование поведения живых существ в процессе исследований в области искусственного интеллекта. Особенности искусственного нейрона и структура нейронных сетей. Осуществление диагностики с помощью использования пакета Statistica Neural Networks.
статья, добавлен 29.01.2016Автоматизация сбора, анализа и обработки данных в супермаркете. Разработка программы для распознавания лиц в живой очереди или изображений в реальном времени. Архитектура нейронной сети. Общий вид и назначение персептрона, оценка точности его работы.
статья, добавлен 25.02.2019Разработка генетической топологии поиска нейросетевых моделей, ее программная реализация в составе моделирующей системы. Апробация топологии на актуальной задаче. Изучение методов совместного использования генетических алгоритмов и нейронных сетей.
автореферат, добавлен 02.05.2018Понятие цифровой обработки растровых изображений. Анализ основных методов и приемов цифровой обработки изображений. Примеры алгоритмов размытия, преобразования цветного изображения, поиска его границ, повышения диапазона с реализацией на языке C#.
курсовая работа, добавлен 19.03.2017Процесс получения, создания, сбора, обработки, накопления, хранения, поиска, распространения и использования информации. Технологии решения задач с использованием компьютеров. Изучение и анализ методов информационной защиты объектов и компьютерных сетей.
реферат, добавлен 11.03.2012Анализ классической схемы математического моделирования. Методы распознавания объектов, сигналов, ситуаций, явлений и процессов. Характеристика задач распознавания образов и их типы. Использование искусственных нейронных сетей для распознавания образов.
реферат, добавлен 03.11.2016Определение загруженности ЭВМ в процессе обработки заданий в вычислительном центре. Выбор пакета моделирования дискретных систем, построение схемы программы и проверка ее достоверности. Анализ результатов, полученных в ходе моделирования данной системы.
курсовая работа, добавлен 21.12.2010Концепция построения безопасности автоматизированных систем обработки информации. Исследование рынка и выбор средств электронной почты, организации виртуальных частных сетей, антивирусных средств. Матрица прав доступа сотрудников к защищаемой информации.
дипломная работа, добавлен 15.03.2015Методы анализа социальных сетей для поиска групп пользователей нового программного продукта. Требования к целевой аудитории пользователей программного продукта. Оценка достоинств и недостатков продукта по сравнению с программным обеспечением конкурентов.
статья, добавлен 19.06.2018Изучение механизма обработки информации в зрительной системе человека. Принципы формирования когнитивных блоков в мозге и психике. Решение задач сегментации и оценки свойств изображений. Компьютерное моделирование, распознавание и реализация образов.
статья, добавлен 30.05.2017Рассмотрено применение технологии искусственных нейронных сетей для реализации систем интеллектуального автоматического управления. Проведен сравнительный анализ различных схем нейроуправления. Алгоритмы и методы обучения искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 02.04.2019Основные принципы решения различных технических задач с использованием компьютерной техники. Описание формы сигнала математическим выражением. Структурная схема для моделирования последовательности импульсов. Выбор временного интервала моделирования.
курсовая работа, добавлен 19.12.2016Ознакомление с задачами, возникающими в теории сетей Петри. Освоение компьютерных способов представления сетей и алгоритмов машинной обработки. Исследование программного комплекса "PetriObjects" для имитационного моделирования дискретных процессов.
курсовая работа, добавлен 23.05.2024История возникновения компьютерного моделирования, являющегося одним из эффективных методов изучения сложных систем. Методы моделирования применительно к естественным и техническим наукам. Место имитационного моделирования в модельном пространстве.
курсовая работа, добавлен 10.12.2013Исследование методов одномерного поиска и влияния параметров алгоритмов на их эффективность. Анализ особенностей решения задач оптимизации с использованием методов многомерной и условной оптимизации. Особенности решения задач линейного программирования.
методичка, добавлен 21.10.2015Проведение имитационных экспериментов с моделями сложных систем, языки программирования имитационных моделей на ЭВМ. Свойства моделирования, обеспечивающие создание моделей для решения экономических задач. Механизмы формирования системного времени.
реферат, добавлен 21.02.2014Ведущие системы моделирования. Постановка задачи визуализации результатов компьютерного моделирования процессов обработки металлов давлением. Способы задания цветов. Разработка алгоритмов визуализации. Использование среды разработки Visual C++.
курсовая работа, добавлен 05.07.2016Анализ 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 29.07.2018- 72. Программирование численных методов: нахождение минимума функции методом деформируемого многогранника
Модели и методы решения задач минимизации. Алгоритм метода деформируемого многогранника. Классификация задач и методов. Задача поиска условного экстремума. Правило построения последовательности. Методы нулевого порядка. Метод деформируемого многогранника.
курсовая работа, добавлен 14.04.2014 Анализ решения задачи дообучения классических дискретных нейронных сетей Хемминга и Хебба без потерь запомненной ранее информации. Основные процессы распознавания и классификации образов в системах, построенных на основе искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 01.03.2017Разработка алгоритма расчета для задачи моделирования оптического потока на основе динамики движения частиц. Использование методов цифровой обработки изображений, распознавания образов, дискретных преобразований и системного анализа для расчета потока.
статья, добавлен 07.03.2019Разработка переборного алгоритма оптимального решения среди большого числа вариантов. Монотонность генерируемой последовательности для упрощения задачи поиска экстремума целевой функции. Графический интерфейс с возможностью ввода и вывода информации.
курсовая работа, добавлен 22.02.2019