Алгоритм розпізнавання образів мікроклімату за допомогою штучних нейронних мереж
Класифікація температурних образів. Аналіз загальної структури штучної нейронної мережі (ШНМ). Використання алгоритму розпізнавання температурних образів і його реалізація як ШНМ в реальних автоматизованих системах управління агропромислового виробництва.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | статья |
Язык | украинский |
Дата добавления | 30.01.2017 |
Размер файла | 553,4 K |
Соглашение об использовании материалов сайта
Просим использовать работы, опубликованные на сайте, исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Історія досліджень, пов’язаних з розпізнаванням образів, його практичне використання. Методи розпізнавання образів: метод перебору, глибокий аналіз характеристик образу, використання штучних нейронних мереж. Характерні риси й типи завдань розпізнавання.
реферат [61,7 K], добавлен 23.12.2013Розробка, дослідження та реалізація методів вирішення завдань аналізу, розпізнавання і оцінювання зображень як один із провідних напрямків інформатики. Класифікація та аналіз існуючих методів розпізнавання образів, переваги та недоліки їх застосування.
статья [525,8 K], добавлен 19.09.2017Навчання штучних нейронних мереж, особливості їх використання для вирішення практичних завдань. Рецепторна структура сприйняття інформації. Перцептрон як модель розпізнавання. Задача моделювання штучної нейронної мережі з розпаралелюванням процесів.
дипломная работа [2,8 M], добавлен 24.07.2013Алгоритм оптичного розпізнавання образів. Універсальність таких алгоритмів. Технологічність, зручність у процесі використання програми. Два класи алгоритмів розпізнавання друкованих символів: шрифтовий та безшрифтовий. технологія підготовки бази даних.
реферат [24,5 K], добавлен 19.11.2008Специфіка застосування нейронних мереж. Огляд програмних засобів, що використовують нейронні мережі. Побудова загальної моделі згорткової нейронної мережі. Реалізація нейромережного модулю розпізнавання символів на прикладі номерних знаків автомобілів.
дипломная работа [3,4 M], добавлен 15.03.2022Огляд методів розпізнавання образів. Основні ідеї інформаційно-екстремального методу розпізнавання рукописних символів. Критерій оптимізації параметрів функціонування даної системи. Інформаційне та програмне забезпечення обробки рукописних символів.
дипломная работа [291,0 K], добавлен 14.10.2010Огляд інтелектуальних принципів організації процесу розпізнавання символів. Розробка системи безклавіатурного введення документів у комп’ютер. Опис і обґрунтування проектних рішень; розрахунки і експериментальні дані; впровадження системи в експлуатацію.
дипломная работа [182,5 K], добавлен 07.05.2012Розробка методів вирішення завдань аналізу, розпізнавання, оцінювання зображень як одних з провідних напрямків інформатики. Описання методу пошуку співпадіння об’єкту-цілі з міткою-прицілом на заданому відеоряді. Виявлення об’єкта на цифровому зображенні.
статья [138,7 K], добавлен 21.09.2017Застосування нейронних мереж при вирішенні різних технічних проблем. Архітектура штучних нейронних мереж. Дослідження штучного інтелекту. Гіпотеза символьних систем. Представлення за допомогою символів. Синтаксичний та семантичний аналіз розуміння мови.
курсовая работа [985,8 K], добавлен 14.01.2010Характеристика інструментів MatLab - пакету прикладних програм для числового аналізу. Основні функції та можливості програмного комплексу. Скриптова мова програмування. Побудова моделі штучної нейронної мережі за допомогою команди NNTool та її тестування.
лабораторная работа [215,8 K], добавлен 11.06.2015Ознайомлення із загальною структурою системи автоматичного розпізнавання мовлення. Визначення особливостей нейронних мереж. Дослідження та характеристика процесу побудови системи розпізнавання мовлення. Вивчення специфіки прихованої моделі Маркова.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 25.07.2022Сегментація і нормалізація зображень. Основні функціональні можливості та режими роботи комплексу розпізнавання письмового тексту. Розробка комплексу оптичного розпізнавання символів. Шрифтові та безшрифтові алгоритми розпізнавання друкованого тексту.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 19.05.2014Характеристика особливостей побудови біологічних та штучних нейронних мереж. Вивчення їх активіаційних функцій: порогової бінарної, лінійної обмеженої, гіперболічного тангенса. Персептрони і зародження штучних нейромереж. Багатошарові нейронні мережі.
реферат [1,2 M], добавлен 11.06.2010Комп’ютерне моделювання системи сегментації та розпізнавання облич на зображеннях. Підвищення швидкодії моделювання за кольором шкіри та покращення якості розпізнавання при застосуванні робастних boosting-методів. Розробка алгоритмів функціонування.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 02.07.2014Часовий ряд як сукупність значень будь-якого показника за декілька послідовних моментів або періодів часу. Знайомство з методами для прогнозування часового ряду за допомогою штучних нейронних мереж. Розгляд головних задач дослідження часового ряду.
контрольная работа [1,1 M], добавлен 14.09.2014Вимоги до програмного виробу та функціональних характеристик. Опис інтерфейсу програмного виробу, процедур і функцій. Мережі зі зворотним розповсюдженням. Алгоритм навчання з вчителем (алгоритм зворотного розповсюдження багатошарових нейронних мереж).
курсовая работа [1,1 M], добавлен 20.01.2009Топології нейронної мережі та їх застосування, варіанти вибору архітектури мереж, число проміжних шарів і число елементів, архітектури мереж користувачів. Мережі для задач з багатьма класами, операція додавання матриці втрат, багатошаровий перцептрон.
контрольная работа [227,3 K], добавлен 21.06.2011Бібліотека Pcap та її реалізація WinPcap під платформу Windows. Аспекти робот з бібліотекою WinPcap. Штучні нейронні мережі. Застосування бібліотеки Winpcap для захоплення мережевого трафіку. Реалізація нейронної мережі Кохонена для аналізу заголовків.
дипломная работа [2,2 M], добавлен 09.06.2012Системи розпізнавання обличчя. Призначення та область застосування програми "Пошук обличчя люди у відеопотоках стандарту MPEG-4". Штучна нейронна мережа, локалізація та розпізнавання обличчя. Методи, засновані на геометричних характеристиках обличчя.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 27.03.2010Технологічні процеси складання, монтажу, налагодження і тестування комп'ютерних мереж між двома чи більше комп'ютерами. Функціонування локальної обчислювальної мережі. Офісні програмні продукти з пакету MS Office. Топологія мережі підприємства "зірка".
отчет по практике [1,5 M], добавлен 28.08.2014