История систем распознавания образов
Рассмотрение 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.
Подобные документы
Исследование существующих методов моделирования и автоматического распознавания речи, а также известных методов построения оценок достоверности для систем распознавания речи. Разработка алгоритмов построения оценок достоверности результатов работы систем.
автореферат, добавлен 31.07.2018Эффективность последовательной процедуры распознавания гипотез. Определение геометрических признаков лица, являющихся наиболее подходящими для распознавания. Особенности использования нейросетевого распознавания для определения человека по изображению.
статья, добавлен 29.04.2017Изучение нейросетевых технологий с помощью симулятора нейронных сетей. Обзор существующих симуляторов нейронных сетей и оценка пригодности их использования в учебном процессе. Авторская разработка учебного нейросимулятора для использования его в ВУЗе.
статья, добавлен 26.04.2019Характеристики нейронных многослойных сетей. Математические эквиваленты нейрофизиологических понятий параметрической и топологической пластичности. Связь степени параметрической пластичности нейронной сети с числом независимо распознаваемых образов.
статья, добавлен 17.01.2018Архитектура искусственных нейронных сетей, особенности их обучения с учителем и без него. Правило коррекции по ошибке. Обучение методом соревнования. Основные принципы генетического алгоритма. Анализ применения нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа, добавлен 23.02.2015Создание сервиса, который будет давать оценку эмоционального состояния, говорящего при разговоре с оператором колл-центра, что поможет анализировать эффективность центра обработки звонков. Применение нейросетей для более качественного решения проблемы.
статья, добавлен 23.12.2024Внедрение компьютерных программ, способных имитировать, воспроизводить области деятельности человека, которые требуют мышления, определенного мастерства и накопленного опыта. Задачи принятия решений, распознавания образов и понимания человеческого языка.
реферат, добавлен 23.12.2015Рассмотрение и анализ информационных признаков отпечатков пальцев. Ознакомление с основными принципами распознавания отпечатка. Исследование и характеристика особенностей цифрового кода, полученного от сканера в системе с линейным тепловым датчиком.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Применение искусственных нейронных сетей. Выработка алгоритма синтеза контроллера, формирующего порог, который обеспечит заданные выходные реакции объекта управления (устройства), с использованием математического аппарата искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 02.04.2019Изучение принципа работы нейронной сети для распознавания образов на примере шумерского алфавита. Рассмотрение нейронной сети, которая должна точно распознавать идеальные векторы входа и с максимальной точностью воспроизводить зашумленные векторы.
статья, добавлен 24.02.2019История и применения фракталов в жизни. Системы итерируемых функций (IFS) и их применение, примеры систем итерируемых функций. Генерация фракталов, фрактальное сжатие изображений. Фрактальные методы обработки изображений и распознавания образов.
реферат, добавлен 06.03.2019Представление знаний, разработка их систем, стратегия получения и практические методы извлечения. Виды и технологии интеллектуальных информационных систем. Задачи формирования и формализация баз знаний. Автоматизированные системы распознавания образов.
контрольная работа, добавлен 18.12.2009Возможности 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 27.05.2018Исследование назначения и классификации устройств ввода текстовой и графической информации. Изучение основных видов и характеристик сканеров. Описания тестовых редакторов и программ распознавания образов: Microsoft Word, WordPerfect, FineReader, Tiger.
курсовая работа, добавлен 12.10.2012Аппаратная и программная реализация нейронных сетей. Создание улучшенного подхода валидации точности алгоритмов глубокого обучения для применения на ИИ-ускорителях. Разработка гибкого и расширяемого инструмента для инференса искусственных нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 28.10.2019- 116. Нейронные сети
Нейронные сети: особенности, варианты использования и преимущества. Диагностика и прогнозирование экономических объектов. Применение нейронных сетей в рыночной экономике. Варианты применения искусственных нейронных сетей в задачах бизнес-прогнозирования.
реферат, добавлен 15.03.2009 Моделирование 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 29.01.2016Анализ и оценка существующих технологий обработки изображений термограмм передвижных миксеров. Использование линейных фильтров. Обоснование целесообразности использования нейронных сетей для распознавания термограмм футеровки передвижных миксеров.
статья, добавлен 15.07.2018Общее описание нейронных сетей, однослойные и многослойные сети. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Проблема функции "исключающее или". Исследование представляемости однослойной и двухслойной нейронной сети, релаксация стимула.
курсовая работа, добавлен 26.06.2011Нейросетевые технологии, история возникновения нейронных сетей. Основные виды и применение искусственных нейронных сетей. Самоорганизующаяся карта Кохонена, задачи, решаемые с ее помощью. Создание компьютерной имитационной модели нейронной сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 12.01.2012Особенности применения искусственных нейронных сетей для решения задачи классификации уровня формирования. Анализ решения задачи автоматической классификации уровня формирования по данным об идентифицированных объектах на электронной карте местности.
статья, добавлен 02.04.2019Анализ 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 18.01.2018Фрактальное 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 27.05.2018Ознакомление со структурой программного модуля. Исследование и характеристика основных способов создания обработчиков событий. Рассмотрение и анализ главных принципов процесса использования окна кода при создании и редактировании текста программы.
презентация, добавлен 14.03.2016Рассмотрение 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 03.07.2017