Компенсація динамічних похибок відеозображень з вимірювальною інформацією на основі штучних нейронних мереж

Алгоритмічні методи компенсації динамічних похибок відеозображень з вимірювальною інформацією. Використання адаптивної лінійної нейронної мережі для компенсації похибок. Визначення геометричних параметрів у робочих умовах вимірювань на виробництві.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык украинский
Дата добавления 29.06.2016
Размер файла 441,1 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • Властивості характеристик динамічних ланок, визначення їх параметрів. Робота в системі MatLab, створення tf-об'єкту. Складання диференціального рівняння, який визначає функціонування системи автоматичного керування. Отримання динамічних характеристик.

    лабораторная работа [728,4 K], добавлен 17.12.2011

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • Визначення та класифікація семантичних мереж. Їх трирівнева архітектура. Семантичні мережі у пам’яті людини. Конкретизація, ієрархія й наслідування фреймів. Асиміляція нових знань на основі семантичних мереж. Поповнення первинних описів на основі фреймів.

    реферат [57,6 K], добавлен 11.06.2010

  • Розробка web-сайту "Творча майстерня SakhNYAsha design studio". Сучасні технології розробки Web-додатків. Наповнення сайту інформацією та елементами. Структурування інформації та її стилізація. Введення елементів HTML 5, контроль відповідності стандартам.

    курсовая работа [992,7 K], добавлен 30.01.2014

  • Огляд та конфігурація комп’ютерних мереж - двох або більше комп’ютерів, об’єднаних кабелем таким чином, щоб вони могли обмінюватись інформацією. Характеристика мереживих пристроїв иа середовища передачі даних. Під’єднання до мережі NetWare та Internet.

    дипломная работа [1,5 M], добавлен 15.02.2010

  • Аналіз існуючих моделей та методів визначення повітряних та наземних рухомих об’єктів, узагальнення, поєднання та вдосконалення методів присвоєння координат на карті аеропорту у реальному часі. Засоби аналізу динамічних сценаріїв поточної обстановки.

    дипломная работа [6,9 M], добавлен 27.01.2013

  • 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

  • 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

  • Методи рішень диференційних рівнянь за допомогою мов програмування і їх графічні можливості. Аналіз динамічних та частотних властивостей електронної системи за допомогою чисельної моделі. Представлення цифрової моделі та блок-схеми алгоритму обчислень.

    практическая работа [430,6 K], добавлен 27.05.2015

  • Дослідження динамічних рядів методом найменших квадратів та ковзаючого середнього. Опис логічної структури програми. Стандартні методи та елементи середовища програмування Borland Delphi 2007. Опис функцій складових частин програми і зв'язків між ними.

    курсовая работа [135,3 K], добавлен 01.04.2016

  • Аналіз роботи алгоритму порозрядного зважування, визначення часу і похибок перетворення по відомим крокам квантування та рівню вхідного сигналу. Оцінка роботи кодера на прикладі генерації циклічного корегуючого коду при заданому рівнянні полінома.

    контрольная работа [937,5 K], добавлен 07.12.2010

  • Розробка системи підтримки прийняття рішень для проектування комп’ютерної мережі. Матричний алгоритм пошуку найменших шляхів. Програма роботи алгоритму в MS Excel. Розробка програми навчання нейронної мережі на основі таблиць маршрутизації в пакеті Excel.

    курсовая работа [2,8 M], добавлен 12.12.2013

  • Динамічні структури даних. Списки та їх різновиди. Практична реалізація динамічних структур на мові програмування С++. Динамічна пам’ять, операції NEW та DELETE. Побудова динамічних структур з використанням стандартних шаблонів: бібліотеки Stack та Queue.

    курсовая работа [72,4 K], добавлен 07.09.2010

  • Обґрунтування варіанту побудови однорангової мережі з використанням витої пари для випадку об'єднання робочих місць. Спільне використання принтера та файлів, що містяться на одному з комп'ютерів. Схема, основні етапи побудови та налагодження мережі.

    лабораторная работа [128,9 K], добавлен 30.03.2010

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.