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 28.11.2019Методики 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 29.03.2016Разработка 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 30.06.2017Задача 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 20.02.2012Теория 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 11.11.2017Анализ 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 11.07.2011Анализ 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 21.09.2017Задача 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 27.11.2013Аналитический 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 14.12.2019Изучение 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 27.08.2020Разработка 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 01.02.2019Разработка 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- 63. Нейронные сети
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 02.12.2019Обоснование 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 29.06.2012Основополагающие 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 01.09.2018Использование 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 26.04.2017Нейронная 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 23.01.2021Обзор 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 07.08.2018Обоснование 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- 71. 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 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 23.01.2014Детерминистские 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 01.10.2013Обоснование 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 23.02.2013Теоретическое 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