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 |
| Вид | доклад |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 01.03.2011 |
| Размер файла | 11,1 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
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 09.03.2009История 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 20.11.2009Программная 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 29.06.2010Простейшая 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 30.09.2013История 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 14.01.2011Характеристика 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 28.01.2011Выбор 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 30.06.2017Нейрокибернетика 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 26.02.2012Обзор 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 19.05.2011Обзор 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
