Модели и алгоритмы обнаружения локальных закономерностей в задаче распознавания вторичной структуры белка
Создание методов для формально точного интеллектуального анализа данных на основе алгебраических критериев разрешимости и регулярности. Разработка формализма для задачи распознавания вторичной структуры белка в терминах современной теории распознавания.
Подобные документы
Сущность распознавания различных типов фигур технического анализа на графиках биржевого курса валютных пар. Изучение наиболее распространенных паттернов. Анализ параметров реализации сети Хопфилда, используемой для нахождения схожих образов между собой.
статья, добавлен 14.05.2017Анализ мультимодальной информационной технологии для распознавания объектов, объединившей биометрические характеристики: голос и лицо. Разработка порога фильтрации для снижения шума в спектрограмме голоса и алгоритма расширения динамического диапазона.
статья, добавлен 29.09.2016Разработка приложения для распознавания русскоязычного рукописного текста сверточными нейронными сетями. Реализуемый алгоритм со свёрточной нейросетью обеспечит эффективное и оптимальное решение сложных задач компьютерного зрения за короткий интервал.
статья, добавлен 20.02.2025Устройство и компоненты системы машинного (компьютерного) зрения. Изучение основных возможностей библиотеки OpenCV в задачах распознавания образов. Описание алгоритмов поиска, обработки и анализа изображений объектов методом сравнения их контуров.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Особенности применения нейронной сети с использованием библиотеки OpenCV для распознавания эмоций. Обучение нейронной сети, распознавание лиц из базы данных Yale Facesс помощью обучающего набора данных в рамках авторского проекта "Сурдотелефон".
статья, добавлен 25.02.2019Редактирование текста, осуществление поиска слов и фраз с помощью оптического распознавания текста. Разработка алгоритмов, которые позволяют распознавать символы. Образ страницы и распознавание по шаблонам. Структурный подход и контекстное распознавание.
реферат, добавлен 22.01.2015Описание основ построения нейронных сетей, включая сверточные нейросети. Рассматривается способ реализации механизма распознавания английских рукописных символов и цифр на основе полносвязной и свёрточной нейросетей с использованием фреймворка PyTorch.
статья, добавлен 06.09.2021Технические средства обработки информации. Системы и устройства автоматизации ввода данных, проектирования, изображений. Программное обеспечение распознавания документов, речи; работа с PDF. Архитектура систем управления процессами распознавания ABBYY.
курсовая работа, добавлен 02.02.2017Особенности разработанных модулей системы распознавания образов, которые ответственны за формирование признаков и принятие решений при классификации. Признаки, полученные после ортогонального преобразования пространственного спектра видеоизображения.
статья, добавлен 29.06.2016Выбор и обоснование элементной базы. Комплексное изучение устройства, матрицы и принципа действия USB web-камеры. Структура и блок-схема алгоритма программы. Обратный случай распознавания статического фона – задача распознавания движения по видеопотоку.
контрольная работа, добавлен 28.10.2017Анализ 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 27.04.2017Рассмотрение и характеристика главных особенностей метода использования искусственных нейронных сетей. Ознакомление со схемой Персептрона. Исследование и анализ основных принципов распознавания образов, которые применяются в вычислительной технике.
контрольная работа, добавлен 26.05.2016Алгоритм 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 02.04.2019Разработка 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 07.03.2019Оценка использования компьютерного зрения для распознавания и предотвращения подозрительной или аномальной активности, связанной с потенциальными инсайдерскими угрозами. Обучение нейронной сети для распознавания фотоаппаратуры на базе датасета.
статья, добавлен 01.03.2025Задача прогнозирования временных рядов как одна из классических задач, эффективно решаемых с помощью нейронных сетей. Особенности работы с пакетом Neural Network Wizard (создание модели нейронной сети). Правила распознавания цифр на базе нейронной сети.
лабораторная работа, добавлен 20.02.2012Формирование аналитических данных посредством выполнения операции очищения данных локальных баз организации, применения статистических методов и других сложных алгоритмов. Рассмотрение офисных приложений и систем интеллектуального анализа данных.
реферат, добавлен 11.06.2015Разработка нового, теоретико-информационного критерия оптимальности решения задачи автоматического распознавания изображений на основе теоретико-вероятностной модели изображений. Реализация критерия в виде комплекса программ для проведения исследований.
автореферат, добавлен 01.05.2018Описание разработанной методики синтеза импульсных рекуррентных нейронных сетей в составе машины неустойчивых состояний для решения задачи распознавания динамических образов в рамках парадигмы резервуарных вычислений. Входные данные и их предобработка.
статья, добавлен 15.01.2019Задача анализа данных и распознавания образов. Функция конкурентного сходства (FRiS). Модификация с использованием локального спуска. Коммерческое использование алгоритмов. Идентификации классов объектов по характерным для них свойствам или признакам.
курсовая работа, добавлен 27.11.2013Предсказание трехмерной структуры белка. Предсказание матрицы контактов белка с помощью информации об ограничениях, содержащейся в матрице контактов. Применение моделей машинного обучения XGBoost, CatBoost, Logistic Regression, CNN, ResNet, BiLSTM, LSTM.
дипломная работа, добавлен 25.08.2020Детерминистские и статистические методы распознавания образов. Построение решающих правил. Кластерный анализ. Отбор и их оценка информативных признаков. Правило ближайшего соседа. Параметрическое оценивание распределений. Критерий Неймана-Пирсона.
курс лекций, добавлен 01.10.2013Виды сканеров (ручной, планшетный, протяжной), технические характеристики (разрешающая способность, разрядность, шум, производительность, интерфейс и пр.) и принципы работы. Программное обеспечение распознавания информации: ABBYY FineReader и пр.
реферат, добавлен 14.01.2015Определение максимального количества видеооборудования, которое может быть использовано в системе потокового распознавания и сопровождения лиц. Получение автоматизированной охранной системы с высокой степенью защиты от несанкционированного доступа.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Анализ эффективности методов оптического распознавания символов, решающих проблему наличия на изображении различных видов искажений. Измерения критериев и алгоритмов оценки эффективности анализируемых методов для каждого из наборов исходных данных.
статья, добавлен 30.04.2018