Нейросетевой алгоритм распознавания паттернов в котировках фондовых бирж
Паттерны фондовых индексов. Предсказание цен на фондовом рынке. Два базовых алгоритма распознавания паттернов: совпадение по правилу и совпадение по шаблону. Подход распознавания паттернов индексов фондовых бирж на основе искусственных нейронных сетей.
Подобные документы
Анализ принципов обучения нейронных сетей, их классификация. Описание алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей: правило Хебба и Кохонена, дельта-правило, обратного распространения ошибки, стохастические алгоритмы, машины Больцмана и Коши.
лекция, добавлен 21.09.2017Исследование способов автоматического распознавания дефектов на изображениях и цифрового восстановления поврежденных фотографий, определение их достоинств и недостатков. Разработка алгоритма обнаружения царапин на изображении в автоматическом режиме.
статья, добавлен 30.05.2017- 103. Клеточные автоматы
Процесс изучения способов задания клеточных автоматов, как частного случая конечного автомата. Приобретение практических навыков машинной реализации. Сущность правила Conway's Life и Parity, их использование. Таблицы паттернов и функции переходов.
лабораторная работа, добавлен 21.05.2013 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 18.01.2018Применение 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 02.04.2019Усовершенствование алгоритма исчисления порядка, основанного на применении таблиц индексов, применяемых в областях современной теории передачи информации и криптографии. Упрощение задачи вычисления дискретных логарифмов, применяемых в криптографии.
статья, добавлен 30.07.2016- 107. Паттерны дизайна
Паттерн как поименованная пара проблема/решение, который может быть применен в новом контексте. Исследование набора общих принципов и идиоматических решений, которые они используют при создании программного обеспечения. Изучение примеров паттернов.
презентация, добавлен 26.07.2013 - 108. Компьютерное зрение: распознавание человека по изображению лица с помощью нейросетевых технологий
Основные классы задач в распознавании человека по изображению лица. Поиск изображения в больших базах данных, задача контроля доступа. Нейросетевые методы распознавания человека по изображению лица. Архитектура нейронных сетей, разработка алгоритма.
курсовая работа, добавлен 06.06.2013 Интерпретация выходных сигналов искусственных нейронных сетей при применении нелинейной нормализации, вычисляемой с помощью часто применяемых на практике эвристик. Исследование принципов организации и функционирования биологических нейронных сетей.
статья, добавлен 31.08.2018Детерминистские 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 01.12.2019Изучение 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 12.08.2016Характеристика методов компьютерной реализации геометрических мер близости, их применение для принятия решений в детерминированных системах распознавания. Использование формулы для вычисления расстояний в программировании, формирование массива в системе.
лабораторная работа, добавлен 02.12.2014- 115. Разработка методов и алгоритмов оценки надежности сетей телекоммуникации на основе нейронных сетей
Рассмотрение существующих методов для оценки надежности. Оценка надежности сети на основе нейронных сетей. Архитектура нейронной сети Кохонена. Реализация алгоритма и программы оценки надежности телекоммуникационных сетей с помощью нейронных сетей.
диссертация, добавлен 24.05.2018 Обобщение основных подходов к распознаванию текста. Принципы функционирования программного обеспечения OCR – оптического распознавания символов. Контекстное распознавание текста. Нейронные сети. Примеры программ для различных видов распознавания текста.
реферат, добавлен 06.06.2013Исследование 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 08.02.2013Понимание 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 14.05.2013Базовая 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 20.05.2020Практические 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 28.08.2013Устройство 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 07.08.2018Разработка человеко-машинных интерфейсов, основанных на распознавании образов и визуальном представлении мультимедийной информации. Метод нечеткого распознавания динамических жестов, основанный на использовании модели нечетких конечных автоматов.
статья, добавлен 18.01.2018Теоритические аспекты и модели машинного обучения. Получение и интерпретация визуальной информации. Цели и задачи идентификации объектов по фотографиям. Использование искусственной нейронной сети Keras для распознавания ос и пчел от других насекомых.
курсовая работа, добавлен 06.03.2022Техническое задание проектирования системы распознавания образов в воинской части. Организационные, физические меры по защите информации. Система охранно-пожарной сигнализации. Выбор программно-аппаратного средства защиты от несанкционированного доступа.
курсовая работа, добавлен 07.05.2015Анализ 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