Моделирование многослойных нейтронных сетей в Matlab для распознавания изображений микроструктур металлов
Проектирование и моделирование архитектуры многослойных нейтронных сетей, позволяющих проводить распознавание изображений микроструктур металлов (стали марок 10ХСНД, 20ХСГА и др.). Эффективность сетей, обученных по алгоритму градиентного спуска gd.
Подобные документы
Фрактальное кодирование изображений для распознавания. Анализ пространственного распределения доменных и ранговых блоков, полученных в процессе кодирования. Построение фрактального кода, снижающего влияние дефектов изображения на качество распознавания.
статья, добавлен 27.05.2018Описание существующих видов нейронных сетей. Выявление их достоинств и недостатков. Основные возможности программного продукта Matlab. Моделирование и обучение нейронной сети на основе созданных дескрипторов для каждого символа английского алфавита.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Практические приложения распознавания образов. Выработка правил классификации самолетов для бомбардировщиков и истребителей в зависимости от их максимальной скорости и максимального взлетного веса. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.
контрольная работа, добавлен 28.08.2013Анализ решения задачи дообучения классических дискретных нейронных сетей Хемминга и Хебба без потерь запомненной ранее информации. Основные процессы распознавания и классификации образов в системах, построенных на основе искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 01.03.2017Описание разработанной методики синтеза импульсных рекуррентных нейронных сетей в составе машины неустойчивых состояний для решения задачи распознавания динамических образов в рамках парадигмы резервуарных вычислений. Входные данные и их предобработка.
статья, добавлен 15.01.2019Предпосылки к сетевому моделированию террористических структур, связанные с современными политическими и нормативными правовыми условиями противодействия терроризму. Моделирование террористических сетей с использованием теории игр и анализа социальных сет
статья, добавлен 24.03.2019Ознакомление с задачами, возникающими в теории сетей Петри. Освоение компьютерных способов представления сетей и алгоритмов машинной обработки. Исследование программного комплекса "PetriObjects" для имитационного моделирования дискретных процессов.
курсовая работа, добавлен 23.05.2024Разработан и описан алгоритм процесса конвертирования поступающих в программный комплекс исполняемых файлов в черно-белые изображения, позволяющий сформировать собственный набор данных для обучения нейронной сети на основе полученных изображений.
статья, добавлен 16.05.2022Структурные алгоритмы построения статических и динамических нейронных сетей. Многослойный персептрон с временными задержками и связанные с ним нейросетевые архитектуры. Динамическая кластеризация и сети Кохонена. Обзор итерационных методов обучения сетей.
книга, добавлен 07.03.2014Преимущества объединения компьютерных сетей. Использование периферийного оборудования. Организация электронной почты. Сущность локальных сетей, принципы их функционирования. Особенности глобальных сетей и сети интернет. Топологии компьютерных сетей.
реферат, добавлен 06.06.2014Описание задачи и практические приложения задачи распознавания образов. Проблема разделения классов (проблема "исключающего ИЛИ"). Определение отношения XOR как известный пример нелинейной проблемы. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.
лекция, добавлен 09.10.2013Математические модели распознавания медицинских изображений, построенные на основе методов Cобеля, Канни и Лапласа. Автоматизированная компьютерная диагностика по данным сцинтиграфии, основанная на принципах распознавания образов и экспертного анализа.
статья, добавлен 28.09.2016- 38. Аспекты практического применения цветового различия для распознавания и выделения границ изображений
Выделение границ на изображениях при помощи цветового различия. Обоснованное применение современных подходов, касающихся распознавания графической информации. Улучшение методов анализа изображений и выделение весовых для распознавания признаков.
статья, добавлен 29.04.2017 Моделирование локально-вычислительных сетей на OPNETModeler 14.0. Сравнительный анализ производительности сети до и после расширения. Разработка методики для проведения статистических исследований в модели для маршрутизатора, коммутатора, пользователей.
статья, добавлен 20.01.2018Построение сетей пикосотовой архитектуры на примере стандарта DECT, построение сетей микросотовой архитектуры на примере стандарта GSM-1800, построение сетей макросотовой архитектуры на примере стандарта GSM-900. Сети широкополосного абонентского доступа.
дипломная работа, добавлен 15.07.2009Проектирование архитектуры программного комплекса на основе нейросетевых технологий для распознавания жестового языка инвалидов с нарушением слуха. Machine Learning: регрессионный методы интеллектуального анализа данных. Тестирование нейронной сети.
статья, добавлен 27.02.2019Анализ сущности нейронных сетей, их особенности способности к обучению (настройки архитектуры и синаптических связей). Перспективы развития применения и использования искусственных нейронных сетей. Основные достоинства нейронных сетей перед традиционными.
статья, добавлен 29.07.2018Проектирование крупных корпоративных сетей. Главные цели архитектуры корпоративной сети. Иерархическая модель сети. Устройства уровня доступа. Основные технологии защиты. Маршрутизация трафика между сегментами сети. Дизайн больших корпоративных сетей.
методичка, добавлен 13.03.2015Цифровая обработка и распознавание изображений – важнейшее направление для изучения в области современной компьютерной графики. Теоретическое изучение аспектов генерирования оцифровки картинки. Особенности векторного квантования графических изображений.
статья, добавлен 18.03.2019Обзор систем оптического распознавания изображений: ABBYY Finereader, SimpleOCR, FreeOCR, Microsoft Office Document Imaging. Алгоритм распознавания образов: захват кадра; предварительная обработка (предобработка); локализация и распознавание объекта.
реферат, добавлен 08.06.2019Разработка нейронной сети для распознавания изображений. Рассмотрение примеров применения машинного обучения в различных областях. Фреймворки и библиотеки для упрощения разработки ботов для Telegram. Создание приложения при помощи нейросети на Python.
отчет по практике, добавлен 20.12.2023Технологии создания Интернет-приложений машинной графики, позволяющие выполнять физически аккуратное моделирование глобальной освещенности сцен. Архитектурные, технологические и программные решения, обеспечивающие фотореалистическое качество изображений.
автореферат, добавлен 28.10.2018Сущность понятий "распознавание", "универсальное множество", "образ", "решающее правило", "адаптация" и "обучение". Примеры задач распознавания образов. Перебор, анализ характеристик образа, использование искусственных нейронных сетей при распознавании.
контрольная работа, добавлен 20.12.2012Исследование и анализ частотных методов представления и цифровой обработки изображений. Моделирование алгоритма, реализующего методы обработки изображений в частотной области, их реализация в среде Matlab. Быстрое преобразование Фурье для сигналов.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Анализ классической схемы математического моделирования. Методы распознавания объектов, сигналов, ситуаций, явлений и процессов. Характеристика задач распознавания образов и их типы. Использование искусственных нейронных сетей для распознавания образов.
реферат, добавлен 03.11.2016