Многоагентные системы, алгоритм распознавания образов интеллектуальными агентами
Поиск эффективных путей решения задач классификации изображений и распознавания образов. Алгоритмы, принципы работы и преимущества многоагентных систем. Обеспечение автономности и взаимодействия интеллектуальных агентов, адаптация к изменяющимся условиям.
Подобные документы
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 29.01.2020Изучение работы перцептрона для решения задачи распознавания символов. Выбор и обоснование структуры нейронной сети. Возможность улучшения свойств обобщения путем наращивания ее структуры. Анализ работы перцептрона при распознавании двух, четырех букв.
статья, добавлен 14.07.2016- 103. Повышение помехоустойчивости "скользящего" корреляционного алгоритма распознавания печатных символов
Помехоустойчивый алгоритм без процедур предварительной сегментации и контурной фильтрации, построенный на основе комбинации корреляционного метода и критерия минимума кодовых расстояний. Анализ с известными алгоритмами распознавания символьной информации.
статья, добавлен 14.07.2016 Технология разработки прикладных многоагентных систем на основе нейрологической модели, в которой существует два типа агентов. Инструментальные средства разработки многоагентных систем. Проблемно-ориентированная инструментальная программная среда.
статья, добавлен 19.01.2018Разработка системы распознавания автомобилей, которая способна обнаруживать транспортные средства на фото и видеопотоке. Настройка нейронной сети и ее обучение на собранных данных. Графический интерфейс для взаимодействия пользователя с системой.
дипломная работа, добавлен 18.08.2018Изучение 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 24.02.2019Принципы добычи текстов из больших массивов данных. Разработка программ для распознавания образов искусственным интеллектом. Классификация способов Data Mining, метод эволюционного программирования. Изучение криптового языка символьных правил PolyAnalyst.
презентация, добавлен 01.11.2020Знакомство с задачами распределенного взаимодействия и управления в сетях динамических систем. Мультиагентные системы как сложные системы, функционирующие с помощью нескольких интеллектуальных агентов. Анализ особенностей программного мобильного агента.
статья, добавлен 20.08.2018Паттерны 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.
статья, добавлен 26.05.2017Зависимость быстродействия алгоритма распознавания от состава обрабатываемой информации, которая путем подбора злоумышленником содержимого сетевых пакетов может быть доведена до разницы в несколько порядков. Способы замедления модуля распознавания.
статья, добавлен 14.09.2016Применение мультимодальной информационной технологии, которая объединила две биометрические характеристики: голос и лицо, для распознавания объектов. Алгоритм фильтрации для снижения шума в спектрограмме голоса и отображения деталей изображения лица.
статья, добавлен 28.11.2016Сеть Хопфилда: понятие, слои, граница емкости памяти, структурная схема. Пороговая передаточная функция. Обучение сети Хемминга, алгоритм функционирования. Весовые коэффициенты тормозящих синапсов. Определение состояния нейронов второго слоя сети.
статья, добавлен 17.07.2013Изучение современных алгоритмов обнаружения и распознавания лиц на изображении для разработки приложения микро-сервиса для распознавания личности на основе фотографии лица с использованием алгоритмов машинного обучения. Описание процесса разработки.
дипломная работа, добавлен 04.12.2019Понятия, определения нейронных сетей и классификации изображений. Методы оптимизации работы нейронной сети. Описание интерфейса программной реализации решения задачи классификации изображений. Решение задачи распознания изображений реальных объектов базы.
дипломная работа, добавлен 06.06.2015Применимость алгоритма муравьиной колонии к задаче коммивояжера. Использование системы кооперирующихся интеллектуальных агентов, названных муравьями. Понятие "фермента" на гранях транспортной сети, оставляемого в процессе поиска оптимального решения.
статья, добавлен 23.10.2010Анализ способов блочного распознавания символов. Разработка метода распознавания инвентарных номеров железнодорожных подвижных единиц, основанного на комитетной нейроиммунной модели классификации. Обоснование преимуществ использования данного метода.
статья, добавлен 29.06.2017Разработка нового, теоретико-информационного критерия оптимальности решения задачи автоматического распознавания изображений на основе теоретико-вероятностной модели изображений. Реализация критерия в виде комплекса программ для проведения исследований.
автореферат, добавлен 01.05.2018- 118. Сеть Хопфилда
Адресация по содержимому. Создание систем искусственного интеллекта, систем распознавания речевых сигналов и изображений. Расчет весовых коэффициентов и пороговых уровней. Решение задач с помощью сетей Хопфилда. Задача комбинаторной оптимизации.
презентация, добавлен 16.10.2013 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 29.03.2016Процедура сбора исходных данных в виде массива изображений для задачи распознавания туристически привлекательных объектов в городе. Процедура сбора данных и ее реализация с использованием API сервисов Flickr и Foursquare, файловой базы данных SQLite.
статья, добавлен 30.04.2018Задача 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 27.11.2013Исследование 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 12.10.2012Анализ вопросов использования нейронной сети для распознавания фигур технического анализа. Сравнение способов формирования входных образов. Конгломерат нейронных сетей для распознавания фигур технического анализа. Трактовка выходов нейронной сети.
статья, добавлен 27.04.2017Изучение алгоритма распознавания единичного интервального графа с помощью трех проходов алгоритма лексикографического поиска. Обзор алгоритма 4-махов для распознавания интервальных графов. Особенности реализации алгоритмов в виде компьютерной программы.
дипломная работа, добавлен 04.08.2016- 125. 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