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
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 23.02.2013Теоретическое 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 18.01.2012Создание человеко-машинного интерфейса, очувствление роботов. Распознавание образов системами технического зрения. Основные требования к современным логическим и виртуальным сенсорам. Разработка алгоритма интеграции данных, поступающих от датчиков.
научная работа, добавлен 28.10.2018Разработка алгоритма формирования информационных образов электронных текстовых документов, включающий механизм сокращения признаков, основанный на подходе к оценке тематической значимости признаков документов. Нейросетевой анализ коллекции документов.
автореферат, добавлен 31.07.2018Исследование содержания и принципы разрешения задачи разработки интеллектуальной системы распознавания текста на фотографиях и видеокадрах сложных графических сцен. Методика и этапы обнаружения и локализации текстовых областей с помощью нейронных сетей.
статья, добавлен 23.02.2016- 81. Модуль "Распознавание образов интеллектуальными системами" в общеобразовательном курсе информатики
Сверточные нейросети как один из наиболее эффективных инструментов работы с изображениями. Распознавание образов как важнейшая задача в работе искусственного интеллекта. Идентификация — процесс определения того, к какому классу принадлежит объект.
статья, добавлен 18.04.2022 - 82. Элементы и системы виртуальных образов как средство эффективного усвоения алгоритмических процедур
Определение места систем виртуальных образов в построении уроков, влияющих на психологическую атмосферу занятий и степень усвоения материала. Использование игровых элементов и ситуаций на фоне технического, информационного и программного обеспечения.
статья, добавлен 26.01.2020 Разработка алгоритма распознавания чисел с эмуляцией нейронной сети на основе использования стандартных функций табличного процессора MS Excel. Распознавание образов знаков десятичной системы, построенной с помощью горизонтальных и вертикальных штрихов.
статья, добавлен 29.01.2020Обоснование необходимости тепловой обработки труб, используемых при создании и восстановлении теплосетей. Краткое описание, функции и порядок использования компьютерных программ Microsoft Excel и PowerPoint для подготовки и проведения презентаций.
реферат, добавлен 27.11.2016Техническое 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 07.05.2015Понятие и классификация нейронных сетей; их структура и принцип работы. Особенности применения нейронных сетей в телекоммуникационных системах. Методы решения задач маршрутизации. Принципы прогнозирования потоков данных на основе нечетно-нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 26.05.2018Проблема создания искусственного интеллекта. Имитационные теории моделирования. Развитие нейронных сетей. Разработка семантических алгоритмов. Технологии самообучающихся нейронных сетей. Социально-этические аспекты создания искусственного интеллекта.
реферат, добавлен 28.06.2011Форма представления выходной информации. Рассмотрение способов её контроля. Обучение искусственных нейронных сетей. Исследование их преимуществ и недостатков. Источники и способы получения данных. Изучение особенностей применения нейронных сетей.
курсовая работа, добавлен 16.05.2016Свойства биологического нейрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Обучение с учителем. Виды нейронных сетей и их свойства и преимущество. Разработка системы тестирования. Выбор программных средств для разработки. Структура базы данных и системы.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Основы разработки баз данных в Delphi. Разработка алгоритма программы. Разработка интерфейса "Информационная система гостиница". Выбор и обоснование среды программирования. Проектирование базы данных. Экономическое обоснование. Техника безопасности.
дипломная работа, добавлен 24.06.2014Особенности построения современных систем безопасности с целью контроля территории. Создание иерархических сетей на основе систем видеонаблюдения. Использование методов и средств фрактального кодирования изображения, характеристика их возможностей.
статья, добавлен 08.12.2018Понятие искусственных нейронных сетей. Модель и архитектура технического нейрона. Обучение нейронных сетей. Основные функциональные возможности программ моделирования нейронных сетей. Однослойный и многослойный персептроны. Принцип работы сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 19.11.2015Основная идея алгоритма муравьиного алгоритма - моделирование поведения колонии муравьев. Разработка программы, реализующей модифицированную модель муравьиного алгоритма. Адаптация муравьиного алгоритма к различным графовым задачам, его эффективность.
статья, добавлен 19.01.2018Проблема включения визуальных образов в базы знаний интеллектуальных систем. Принципы формирования базы знаний на основе фреймоподобных структур, включающих кортежи образов. Анализ фрагмента лингво-образного фрейма в области медицинской диагностики.
статья, добавлен 02.09.2018Разработка генетической топологии поиска нейросетевых моделей, ее программная реализация в составе моделирующей системы. Апробация топологии на актуальной задаче. Изучение методов совместного использования генетических алгоритмов и нейронных сетей.
автореферат, добавлен 02.05.2018Исследование 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 08.02.2013- 97. Применение преобразования Фурье для формирования описания объектов при нейросетевом анализе образов
Основные цели анализа и классификации изображений, содержащих объекты, которые необходимо изучать и рассматривать более детально. Сегментация визуального изображения как одна из важнейших задач систем компьютерного зрения. Выделение границы объекта.
статья, добавлен 19.01.2018 Основные виды и типы нейронных сетей. Области применения нейронных сетей. Характеристика искусственной нейронной сети Gamma AI. Анализ описания алгоритма работы в нейросети гамма. Определение нейронной сети для создания озвучки из текста Narakeet.
контрольная работа, добавлен 18.06.2024Разработка искусственных нейронных сетей и машинное обучение как перспективные направления информационных технологий. Преимущества и недостатки, способность нейросетей решать задачи, которые невозможно решить классическими программными алгоритмами.
статья, добавлен 20.02.2019Анализ применения нейронных сетей для моделирования социальных или биологических систем с помощью программного пакета моделирования. Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей. Формулы для обучения методом наискорейшего спуска.
презентация, добавлен 03.12.2013