Нейромережна обробка багатовимірних сигналів
Базові архітектури та методи навчання статичних та динамічних штучних нейронних мереж для розв’язання задач апроксимації, фільтрації, ідентифікації та класифікації. Метод автоматичної побудови адаптивної схеми дискретизації вхідних сигналів у ШНМ СМАС.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Системи та засоби штучного інтелекту |
| Вид | автореферат |
| Язык | украинский |
| Прислал(а) | Островерхий О.В. |
| Дата добавления | 20.07.2015 |
| Размер файла | 442,1 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
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 14.01.2010Метод розв’язків рівнянь більш високих порядків. Вибір методу розв'язання задачі Коші. Методи розв'язання крайових задач розглядаються на прикладі звичайного диференціального рівняння другого порядку. Вибір методу інструментальних засобів вирішення задач.
курсовая работа [132,0 K], добавлен 03.12.2009Навчання 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 24.07.2013Часовий 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 14.09.2014Характеристика 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 11.06.2010Ознайомлення 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 25.07.2022Сучасні системи ЦОС будуються на основі процесорів цифрових сигналів (ПЦС). Сигнальними мікропроцесорами (СМП) або процесорами цифрових сигналів є спеціалізовані процесори, призначені для виконання алгоритмів цифрової обробки сигналів у реальному часі.
лекция [80,1 K], добавлен 13.04.2008Введення аналогових сигналів в комп'ютер, перетворення вимірювальної інформації. Дискретизація сигналів, синхронізація за допомогою задаючого таймеру, визначення інтервалу дискретизації. Цифро-аналогові перетворювачі, основні параметри і характеристики.
курсовая работа [424,8 K], добавлен 19.06.2010Структура та галузі застосування систем цифрової обробки сигналів. Дискретне перетворення Фур’є. Швидкі алгоритми ортогональних тригонометричних перетворень. Особливості структурної організації пам’яті комп’ютерних систем цифрової обробки сигналів.
лекция [924,7 K], добавлен 20.03.2011Історія 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