Використання нейронних мереж для розпізнавання символів
Дослідження та аналіз методів розпізнавання символів за допомогою нейронних мереж. Розробка інтелектуального модулю штучних нейронних мереж, що функціонує за принципом перцептрона, та має можливість розпізнавати рукописні символи із зашумленістю до 40%.
Подобные документы
Порівняльний аналіз широко вживаних в практиці обробки геофізичної інформації методів усунення завад та альтернативних методів, заснованих на ортогональному діадному вейвлет-перетворенні. Простір ознак для опису об’єктів, що підлягають класифікації.
автореферат, добавлен 29.08.2014Аналіз наукових методів досліджень і алгоритмів обробки інформації. Дослідження систем машинного навчання на основі штучних нейронних мереж. Переваги застосування штучного інтелекту. Розвиток технології блокчейн і корпоративних платформ метавсесвіту.
статья, добавлен 12.12.2022Аналіз задач і методів ущільнення зображень. Розробка методів, програмних модулів для виконання досліджень, оптоелектронних елементів і вузлів для систем ущільнення зображень з використанням нейронних мереж типу двовимірної карти Кохонена, їх дослідження.
автореферат, добавлен 26.08.2014Історія розвитку експертних систем. Класифікація і структура експертної системи. Інструментальні засоби побудови систем баз знань. Використання мов традиційного програмування і робочих станцій. Семантичні мережі. Моделі штучних нейронних мереж.
реферат, добавлен 13.04.2009Архітектура рідких нейронних мереж, їх потенціал у сучасних технологіях. основні концепції та принципи роботи LNN-мереж, їх потенційні застосування в різних галузях: від робототехніки до медицини та промисловості. Переваги та обмеження цієї технології.
статья, добавлен 27.07.2024Дослідження побудови, налаштування, розрахунок параметрів та застосування штучних нейронних мереж прямого поширення з неітераційним навчанням. Розробка інформаційних нейромережевих технологій підвищеної точності функціонування та швидкодії навчання.
автореферат, добавлен 25.02.2014Переваги та функціональні недоліки використання нейронних мереж при вирішенні задач управління. Аналіз якості прогнозування часових рядів на основі багатошарового персептрона. Удосконалені архітектури інтелектуальних систем з розосередженими параметрами.
статья, добавлен 14.07.2016Способи реалізації локальних алгоритмів у багатопроцесорних обчислювальних системах, зокрема, в мережі процесорних елементів з чотирма портами введення - виведення, в обчислювальному середовищі за допомогою штучних нейронних мереж та мережі Петрі.
автореферат, добавлен 29.07.2014Характеристика будови біологічного нейрона. Порядок навчання нейронної мережі. Основний аналіз схем нейромережевого керування, заснованих на використанні підходів. Особливість розробки системи керування насосною станцією на основі нейронної мережі.
статья, добавлен 24.01.2020Розробка інформаційної технології, методів опрацювання змазаних і дефокусованих зображень арабського тексту для покращення їх автоматичного розпізнавання. Характеристики арабських текстів та розпізнавання символів на основі послідовностей Фрімана.
автореферат, добавлен 29.08.2015Розгляд різних аспектів штучного інтелекту та його застосування в сучасному світі. Вивчення основних методів та систем штучного інтелекту. Особливості побудови математичних моделей для опису процесів навчання і функціонування штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 29.07.2024Аналіз компонентів оцінювання складових економічної безпеки, вибір для їх реалізації штучних нейронних мереж на основі парадигми моделі геометричних перетворень. Розробка на основі моделі програмних засобів оцінювання ризиків при роботі з клієнтами.
статья, добавлен 14.09.2016Розгляд методів і підходів по створенню бюджетної системи біометричної ідентифікації. Застосування архітектури клієнт-сервер для мобільних пристроїв. Використання бібліотеки з відкритим кодом Open Source Computer Vision Library для обробки зображення.
статья, добавлен 09.10.2018Шляхи підвищення надійності, швидкодії, універсальності дистрибутивних мереж збору та обробки інформації за рахунок прогнозу дрейфу сенсорних даних у нейронних мережах. Програмні засоби для використання математичної моделі дрейфу в реальному часі.
автореферат, добавлен 25.04.2014Базові архітектури та методи навчання статичних та динамічних штучних нейронних мереж для розв’язання задач апроксимації, фільтрації, ідентифікації та класифікації. Метод автоматичної побудови адаптивної схеми дискретизації вхідних сигналів у ШНМ СМАС.
автореферат, добавлен 20.07.2015- 66. Комп’ютерна інженерія: нейронні мережі та нейрокомп’ютери як основа відтворення процесу мислення
Вивчення роботи мозку людини та процесу мислення. Моделювання основних властивостей природних нейронів за допомогою комп'ютерних технологій. Цілі та принципи побудови штучних нейронних мереж. Схема та структура конективістських інтелектуальних систем.
статья, добавлен 03.06.2021 Аналіз програмного модуля для розрахунку ймовірності роботи та відмови за заданої умови готовності ізотропних симетричних ієрархічних розгалужених систем. Прогнозування характеристик надійності за допомогою неітераційної штучної нейронної мережі.
статья, добавлен 20.01.2017Обґрунтування вибору складу технічних та програмних засобів. Недетерміновані методи штучного інтелекту, використання нейронних мереж для оцінки поведінки і дій гравця. Написання програми-гри "Шашки" з використанням об’єктно-орієнтованого програмування.
курсовая работа, добавлен 12.12.2014Застосування технологій штучного інтелекту в гірському ділі при моделюванні керування техпроцесом. Використання штучних нейронечітких мереж для моделювання і ідентифікації об'єкта керування. Типи регуляторів, які пропонує середовище MATLAB & Simulink.
статья, добавлен 27.04.2023Аналіз штучної нейронної мережі на базі персептрону. Окреслення задач, які потрібно вирішити під час вибору структури штучної нейронної мережі. Моделювання мережі з оцінкою контрольної помилки та використанням додаткових нейронів або проміжних шарів.
статья, добавлен 07.06.2024Експлуатація моделі зображень на фоні довільних афінних перетворень. Методика здійснення обчислювальних реалізацій на основі штучних нейронних мереж. Реалізація інформаційно-аналітичних систем на рецепторному полі уваги високої роздільної здатності.
автореферат, добавлен 27.07.2014Розробка моделі користувача Інформаційних мереж як поганоформалізованого об’єкта. Методи кластерного аналізу та зростаючих пірамідальних мереж для побудови формалізованої моделі користувача Інформаційних мереж. Метод q-аналізу і його особливості.
статья, добавлен 14.01.2017Алгоритмічні методи компенсації динамічних похибок відеозображень з вимірювальною інформацією. Використання адаптивної лінійної нейронної мережі для компенсації похибок. Визначення геометричних параметрів у робочих умовах вимірювань на виробництві.
статья, добавлен 29.06.2016Розробка моделі семантичного анотування текстових документів з урахуванням бінарних виходів штучної нейронної мережі та ймовірнісної моделі семантичного анотування для формування RDF-описів. Функції інструментальних засобів вирішення прикладних задач.
автореферат, добавлен 19.06.2018Методика аналізу адекватності відображення динамічних нечітких процесів, оптимізації ресурсів штучних нейронних мереж та вибору альтернатив взаємодії систем обчислювального інтелекту. Закони та механізми машинного навчання радіально–базисних структур.
автореферат, добавлен 12.07.2014