Метод розпізнавання вихідного сигналу мультисенсора за допомогою модульних нейронних мереж

Розгляд особливостей сенсорів, вихідний сигнал яких навмисно залежить від декількох фізичних величин. Знайомство з методом розпізнавання вихідного сигналу мультисенсора за допомогою модульних нейронних мереж. Характеристика середовища MATLAB 6.5.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык украинский
Дата добавления 28.08.2016
Размер файла 272,8 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.


HTML-версии работы пока нет.
Cкачать архив работы можно перейдя по ссылке, которая находятся ниже.


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 14.01.2010

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

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.