Разработка нейроаналитического алгоритма классификации образов и исследование его на устойчивость при наличии шумов

Теоретическое обоснование использования нейронных сетей при распознавании образов. Обоснование необходимости и основные этапы, перспективы разработки устойчивых алгоритмов, которые распознавали бы образы с различным уровнем зашумленных входных образов.

Подобные документы

  • Методика разработки состязательных атак, которые основаны на словах и показывают возможность и силу изменения предсказываемого класса нейросети. Анализ особенностей применения регрессионных значений Шепли для интерпретации глубоких нейронных сетей.

    дипломная работа, добавлен 28.11.2019

  • Методики и подходы построения систем искусственного интеллекта. Применение в задачах распознавания образов нейронных сетей. Имитационный подход для построения систем искусственного интеллекта, перспективы воплощения в информационные массивы и программы.

    курсовая работа, добавлен 29.03.2016

  • Разработка и внедрение модели кредитного скоринга с использованием нейронных сетей. Модель будет прогнозировать платежеспособность клиентов банка. Описание реализации. Предобработка входных данных. Процедура обучения нейронной сети, тестирование.

    дипломная работа, добавлен 30.06.2017

  • Задача 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 20.02.2012

  • Теория распознавания образов. Цифровая обработка изображений и распознавания образов. Система визуального наблюдения. Применение алгоритма Виолы-Джонса. Методы определения и оценка оптического потока. Применение трекинга при помощи оптического потока.

    курсовая работа, добавлен 11.11.2017

  • Анализ современного состояния проблемы поиска кратных центров графа. Перспективы развития методов поиска кратчайших путей. Разработка алгоритма и обоснование выбора языка программирования. Экспериментальное исследование и тестирование программы.

    реферат, добавлен 11.07.2011

  • 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 21.09.2017

  • Задача 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 27.11.2013

  • Аналитический 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 14.12.2019

  • Изучение принципа работы сверточных нейронных сетей. Исследование современных методов определения направления взгляда. Выбор технологий и библиотек необходимых для разработки приложения. Разработка веб-приложения. Основные типы слоев и методы оптимизации.

    дипломная работа, добавлен 27.08.2020

  • Разработка модели для представления, фильтрации и сегментации изображения в современных системах распознавания образов. Сокращение вычислений, связанных с манипуляциями с каждым пикселем. Изображение как вещественная функция двух переменных х и y.

    статья, добавлен 01.02.2019

  • Разработка облика системы технического зрения для мобильных систем и программного обеспечения системы технического зрения. Исследование применения алгоритмов на основе глубоких нейронных сетей в задаче детектирования объектов дорожного движения.

    дипломная работа, добавлен 08.06.2018

  • Понятие нейронных сетей, которые вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или автоматизации. Применение и возможности нейронных сетей. Аппроксимация функций по набору точек. Сжатие информации. Ассоциативная память.

    реферат, добавлен 09.06.2016

  • Принципы и основные этапы разработки компьютерной игры. Обоснование выбора необходимого инструментария разработки, алгоритмов и библиотек. Проектирование приложения и пользовательского интерфейса, главные требования к ним. Реализация и тестирование игры.

    дипломная работа, добавлен 02.12.2019

  • Обоснование необходимости использования вычислительной техники для решения задачи. Анализ требований, предъявляемых к программному продукту. Описание входных и выходных данных. Обоснование выбора языка программирования. Тестирование и отладка программы.

    дипломная работа, добавлен 29.06.2012

  • Основополагающие определения исследуемой области. Современное состояние теории распознавания образов и методы, используемые в данном процессе. Выбор метода распознавания для получения значений показателей со снимка кристаллографии ротовой жидкости.

    статья, добавлен 01.09.2018

  • Использование 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 26.04.2017

  • Нейронная 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 23.01.2021

  • Обзор алгоритмов, при помощи которых можно создавать дескрипторы изображений. Описание платформы Matlab, ее возможности и функционал. Получение дескриптора образа символа алфавита с помощью функции regionprops, встроенной в программный пакет Matlab.

    дипломная работа, добавлен 07.08.2018

  • Обоснование необходимости создания веб-приложения для автоматизации работы психологов по сбору информации о студентах. Этапы процесса разработки сайта, определение формы представления данных. Технико-экономическое обоснование разработки программы.

    отчет по практике, добавлен 10.12.2016

  • 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

  • Назначение графических управляющих элементов NNTool, подготовка данных, создание нейронной сети, обучение и прогон. Разделение линейно-неотделимых множеств. Задача аппроксимации. Распознавание образов. Импорт-экспорт данных. Применение нейронных сетей.

    статья, добавлен 23.01.2014

  • Детерминистские 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 01.10.2013

  • Обоснование необходимости разработки алгоритмов оценивания безопасности маршрутов следования информации в сети. Основные способы продвижения транспортных потоков. Положение защиты интеллектуальной собственности, содержание лицензионного договора.

    дипломная работа, добавлен 23.02.2013

  • Теоретическое обоснование разработки электронного учебного пособия по дисциплине "Технические средства информатизации". Обоснование выбора инструментальных средств, стадии и этапы разработки программного продукта. Руководство пользователя программы.

    контрольная работа, добавлен 18.01.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.