статья  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.

Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.

Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"

  #####    #######  ########  #######   #######  
 ##   ##  ##     ## ##    ## ##     ## ##     ## 
##     ##        ##     ##          ## ##        
##     ##  #######     ##     #######  ########  
##     ## ##          ##            ## ##     ## 
 ##   ##  ##          ##     ##     ## ##     ## 
  #####   #########   ##      #######   #######  

Введите число, изображенное выше:

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык украинский
Дата добавления 30.01.2017
Размер файла 553,4 K

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 23.12.2013

  • Розробка, 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 19.09.2017

  • Навчання 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 24.07.2013

  • Алгоритм 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 19.11.2008

  • Специфіка 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 15.03.2022

  • Огляд 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 14.10.2010

  • Огляд 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 07.05.2012

  • Розробка 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 21.09.2017

  • Застосування 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 14.01.2010

  • Характеристика 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 11.06.2015

  • Ознайомлення 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 25.07.2022

  • Сегментація 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 19.05.2014

  • Характеристика 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 11.06.2010

  • Комп’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 02.07.2014

  • Часовий 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 14.09.2014

  • Вимоги 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 20.01.2009

  • Топології 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 21.06.2011

  • Бібліотека 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 09.06.2012

  • Системи 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 27.03.2010

  • Технологічні 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

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.