Искусственный интеллект с алгоритмами нейрокибернетики

Создание программы на основе компонента НС (нейронная сеть), которая способна распознавать графические файлы. Нейронная сеть - основные понятия, компоненты, принципы обучения и области применения. Описание модели Маккалоха, Розенблата и Хопфилда.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Предмет Программирование
Вид доклад
Язык русский
Прислал(а) ЛюдоVic XIV
Дата добавления 01.03.2011
Размер файла 11,1 K

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

  • Эффективность применения объектного подхода для программных систем. Детальное проектирование и реализация системы, реализующей процессы создания и взаимодействия объектов. Распознавание компьютером печатных букв с помощью многослойной нейронной сети.

    курсовая работа [38,0 K], добавлен 09.03.2009

  • История создания и основные направления в моделировании искусственного интеллекта. Проблемы обучения зрительному восприятию и распознаванию. Разработка элементов интеллекта роботов. Исследования в области нейронных сетей. Принцип обратной связи Винера.

    реферат [45,1 K], добавлен 20.11.2009

  • Программная реализация статической нейронной сети Хемминга, распознающей символы текста. Описание реализации алгоритма. Реализация и обучение сети, входные символы. Локализация и масштабирование изображения, его искажение. Алгоритм распознавания текста.

    контрольная работа [102,3 K], добавлен 29.06.2010

  • Простейшая сеть, состоящая из группы нейронов, образующих слой. Свойства нейрокомпьютеров (компьютеров на основе нейронных сетей), привлекательных с точки зрения их практического использования. Модели нейронных сетей. Персептрон и сеть Кохонена.

    реферат [162,9 K], добавлен 30.09.2013

  • История появления термина "искусственный интеллект". Приоритетные направления его применения: генерация речи, обработка визуальной информации. Нейронные, байесовы, иммунные сети, теории хаоса - примеры реализации современных интеллектуальных систем.

    реферат [27,2 K], добавлен 14.01.2011

  • Характеристика моделей обучения. Общие сведения о нейроне. Искусственные нейронные сети, персептрон. Проблема XOR и пути ее решения. Нейронные сети обратного распространения. Подготовка входных и выходных данных. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга.

    контрольная работа [1,4 M], добавлен 28.01.2011

  • Выбор публичных показателей для построения, обучения и тестирования модели нейронной сети, которая будет использована в основе информационной системы прогнозирования банкротства банков. Обзор моделей прогнозирования банкротства кредитных организаций.

    дипломная работа [1,2 M], добавлен 30.06.2017

  • Нейрокибернетика как направление изучения "искусственного интеллекта". Программный, аппаратный и гибридный подход к созданию нейросетей. Развитие института нейрокибернетики в России. Направления внедрение нейрокибернетики и интеллектуальных систем.

    контрольная работа [31,4 K], добавлен 26.02.2012

  • Обзор и анализ распространенных искусственных нейронных сетей. Функциональное назначение слоев сети, алгоритмы обучения. Описание функциональных возможностей разработанной программной системы. Анализ исследовательской эксплуатации и возможных применений.

    дипломная работа [1,3 M], добавлен 19.05.2011

  • Обзор программных продуктов для анализа изображений: ABBYY FineReader и OCR CuneiForm. Понятие и виды нейронных сетей. Алгоритм обучения персептрона. Результаты исследований и описание интерфейса программы. Расчет себестоимости программного обеспечения.

    дипломная работа [590,7 K], добавлен 17.08.2011

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.