Статистический подход к формализации нейросетевого распознавания урофлоурограмм заболеваний в урологии
Описание подхода, основанного на элементах статистической теории обучения и вероятностных трактовках взаимозависимости между входами и выходами нейронных сетей по их обучению и тестированию. Задачи распознавания урофлоурограмм заболеваний в урологии.
Подобные документы
Классификация искусственных нейронных сетей по различным признакам. Структура простейшей и гексагональной однослойной регулярной сети. Определение направлений связи между нейронами. Предобработка данных, основные технологии. Оптимизация нейронных сетей.
лекция, добавлен 26.09.2017Анализ способов блочного распознавания символов. Разработка метода распознавания инвентарных номеров железнодорожных подвижных единиц, основанного на комитетной нейроиммунной модели классификации. Обоснование преимуществ использования данного метода.
статья, добавлен 29.06.2017Исследование особенностей применения эволюционных алгоритмов для настройки структуры и поиска весов связей искусственных нейронных сетей. Анализ вопросов эволюционного поиска топологии искусственной нейронной сети. Кодирование информации о весах связей.
статья, добавлен 08.02.2013Разработка инструмента для установления норм удельных расходов электрической и тепловой энергии в зависимости от двух факторов – численности обучающихся и общей площади зданий. Применение нейронных сетей для решения задачи нормирования энергопотребления.
статья, добавлен 30.05.2017Нейронные сети и вычислительные системы на их основе. Алгоритмы генетического поиска для построения топологии и обучения нейронных сетей. Линейные преобразования векторов. Биологический нейрон и его строение. Признаковое и конфигурационное пространство.
курс лекций, добавлен 17.01.2011Основные проблемы, существующие в системах 3D-распознавания, преимущества и недостатки метода. Комбинированный метод распознавания лиц по цифровым 2D и 3D-моделям для повышения надежности операции. Результаты эксперимента на основе базы CASIA-3D FaceV1.
статья, добавлен 21.01.2018Обзор систем оптического распознавания изображений: ABBYY Finereader, SimpleOCR, FreeOCR, Microsoft Office Document Imaging. Алгоритм распознавания образов: захват кадра; предварительная обработка (предобработка); локализация и распознавание объекта.
реферат, добавлен 08.06.2019Использование 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 26.04.2017Применение искусственного интеллекта в деятельности человека. Разработка алгоритма защиты систем компьютерного зрения. Виды вредоносных атак. Использование гауссовского зашумления в нейронных сетях для обеспечения безопасности распознавания образов.
статья, добавлен 09.05.2022Понятие "распознавание образов". Особенности разработки математической модели распознавания образов в кибернетике. Общая характеристика задач распознавания образов и их основные типы. Методы и принципы, применяемые в этой сфере вычислительной техники.
контрольная работа, добавлен 30.07.2018Понятие распознавания: история развития, классификация основных методов распознавания образов (РО). Общая характеристика задач РО и их основные типы. Главные проблемы и перспективы развития распознавания образов: особенности применения РО на практике.
реферат, добавлен 26.04.2016Аналитический 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 14.12.2019Свойства и структура нейронных сетей, их применение в сфере компьютерных технологий. Поиск путей увеличения скорости протекания процесса обучения. Анализ зависимость ошибки обучения от сложности структуры персептрона и количества нейронов в скрытом слое.
статья, добавлен 03.02.2021Фрактальное кодирование изображений для распознавания. Анализ пространственного распределения доменных и ранговых блоков, полученных в процессе кодирования. Построение фрактального кода, снижающего влияние дефектов изображения на качество распознавания.
статья, добавлен 27.05.2018Разработка принципов и создание системы распознавания номеров железнодорожных вагонов. Ее отличия от систем распознавания автомобильных номерных знаков. Анализ существующих и предложен ряд новых алгоритмов, предназначенных для повышения его точности.
статья, добавлен 26.04.2019Понятия, определения и проблемы, связанные с системами распознавания образов. Классификация методов, их применение для идентификации и прогнозирования. Роль и место распознавания образов в автоматизации управления сложными системами, кластерный анализ.
курсовая работа, добавлен 26.08.2010Рассмотрено 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 02.04.2019Изучение необходимости в системах распознавания символов. Наиболее распространенные системы оптического распознавания символов: Abbyy FineReader, CuneiForm от Cognitive. Особенности интерфейса, достоинств и недостатков. Автоматический перевод текста.
реферат, добавлен 31.03.2012Изучение 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 29.04.2017Понятие 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 применения нейронных сетей для моделирования социальных или биологических систем с помощью программного пакета моделирования. Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей. Формулы для обучения методом наискорейшего спуска.
презентация, добавлен 03.12.2013Рассмотрение задачи разработки интеллектуальной системы распознавания текста на фотографиях и видеокадрах сложных графических сцен. Применение морфологических операций для улучшения качества результата сегментации. Сегментация символов текстовых областей.
статья, добавлен 23.02.2016Анализ принципов применения признаковых классификаторов для распознавания символов. Определение требований, которым должны удовлетворять используемые признаковые классификаторы. Разработка и обоснование их модификаций, удовлетворяющих этим требованиям.
статья, добавлен 18.01.2018Презентация нового алгоритма параллельной предварительной обработки таблиц, основанного на теории приближенных множеств. Решение обобщенной задачи разбиения значений качественных и количественных атрибутов в условиях отсутствия некоторых значений.
статья, добавлен 17.01.2018Рассмотрение компьютерной диагностической системы для выявления распространенных заболеваний сердечно-сосудистой системы. Оценка нейронных сетей, обученных на примерах работы группы врачей-экспертов, лежащих в основе системы. Анализ значимости симптомов.
статья, добавлен 26.04.2019