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
Анализ 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 26.04.2019Теория распознавания образов, основные понятия. Оптимизация алфавита классов и словаря признаков. Построение продукционной системы, диагностирующей миому матки и внутренний эндометриоз. Практическое применение продукционной модели, алгоритм сети Петри.
курсовая работа, добавлен 05.02.2016Особенности реализации механизма распознавания номера банкноты в терминалах. Исследование особенностей алгоритма предобработки. Анализ области купюры, подготовленной для распознавания. Характеристика алгоритма по распознаванию номера банкноты в MatLab.
статья, добавлен 06.04.2016Редактирование 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 22.01.2015Понимание изображения документа, порядок анализа проекционных профилей и преобразование Хафа. Процесс оптического распознавания символов и применение нейронных сетей. Классификация перцептронов, обучение и ограничение. Процесс работы сети Хопфилда.
дипломная работа, добавлен 14.05.2013Обзор моделей систем распознавания речи, анализ структуры их модулей, основные недостатки. Выбор метода формирования первичных признаков речевых сигналов. Принцип построения и работы со словарями эталонов. Модель системы распознавания речевых команд.
автореферат, добавлен 31.07.2018Рассмотрение 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 03.07.2017Изучение информационных технологий управления с обратной связью и без неё. Контроль объектов обучения. Систематизация методов построения систем распознавания образов. Анализ условий их инвариантности по отношению к возмущениям объекта и внешней среды.
статья, добавлен 12.08.2016Практические приложения распознавания образов. Выработка правил классификации самолетов для бомбардировщиков и истребителей в зависимости от их максимальной скорости и максимального взлетного веса. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.
контрольная работа, добавлен 28.08.2013- 87. Аспекты практического применения цветового различия для распознавания и выделения границ изображений
Выделение границ на изображениях при помощи цветового различия. Обоснованное применение современных подходов, касающихся распознавания графической информации. Улучшение методов анализа изображений и выделение весовых для распознавания признаков.
статья, добавлен 29.04.2017 - 88. Нейронные сети
Рассмотрение искусственных нейронных сетей, различий между их базовыми архитектурами. Способность к обучению как основное свойство мозга. Оценка эволюции технологий телекоммуникации. Особенности развития организаций, занимающихся внедрением сетей.
реферат, добавлен 19.12.2014 Разработка программного комплекса для распознавания жестового языка инвалидов с нарушением слуха на основе алгоритмов машинного обучения. Распознавание лиц на основе применения метода Виолы-Джонса, Вейвлет-преобразования и метода главных компонент.
статья, добавлен 14.03.2019Дано сравнение известных методов распознавания трехмерных объектов по контурам и предложен новый метод, успешно применяющийся в задаче распознавания автомобилей. Преимущество данного подхода - это возможность использования внутренних и частичных контуров.
статья, добавлен 15.01.2019Определение алгоритмов (оптимизационных методов) обучения искусственных нейронных сетей. Характеристика их видов: метод случайного поиска и стохастического градиентного спуска. Оценка программной реализации адаптивного метода обучения нейронной сети.
статья, добавлен 29.05.2017Число итераций, необходимых для обучения искусственных нейронных сетей. Распознавание образов интеллектуальной системой. Повышение качества и гибкости обучения структуры сети. Эффективность модульного принципа в плане уменьшения количества итераций.
статья, добавлен 15.07.2020Сущность 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 14.05.2017Проектирование архитектуры программного комплекса на основе нейросетевых технологий для распознавания жестового языка инвалидов с нарушением слуха. Machine Learning: регрессионный методы интеллектуального анализа данных. Тестирование нейронной сети.
статья, добавлен 27.02.2019- 95. Добыча данных
Способы добычи информации из интегрированных систем. Недостатки программного комплекса статистической обработки данных. Характеристика нейронных сетей. Применение деревьев решений и генетических алгоритмов. Принципы эволюционного программирования.
реферат, добавлен 17.05.2016 Изучение наиболее распространенных систем автоматического распознавания речи с открытым исходным кодом. Сравнение структуры систем и языков программирования при реализации. Разработка рекомендаций по применению систем автоматического распознавания речи.
статья, добавлен 30.04.2018Нейронная сеть – система связанных и взаимодействующих друг с другом искусственных нейронов. В статье проведен анализ алгоритмов обучения нейронных сетей. Приведены последовательность действий при обучении этими алгоритмами, их достоинства и недостатки.
статья, добавлен 23.01.2021Возможности современных информационных технологий и Интернета. Разработка клиент-серверной архитектуры построения больших искусственных нейронных сетей. Идентификация, аутентификация пользователей и защита информации в системе дистанционного обучения.
статья, добавлен 27.05.2018Базовая архитектура диалоговой системы. Технологии шумоочистки речевых сигналов. Идентификация пользователя по голосу. Задачи распознавания слитной речи и методы их решения. Разработка системы распознавания, учитывающей особенности языка и произношения.
отчет по практике, добавлен 20.05.2020Структура искусственной нейронной сети и принципы ее работы. Нейросетевая классификация. Создание программы, которая используя технологии нейронных сетей, сможет распознавать рукописные буквы. Центрирование изображения. Пример работы с приложениями.
статья, добавлен 30.05.2013