Применение алгоритмов кластеризации k-means и g-means в задачах распознавания воздушных объектов
Характеристика процесса распознавания воздушных объектов, который имеет ряд трудностей. Анализ использования кластеризации семействами алгоритмов k-means и g-means. Исследование работоспособности метода на примере информации о воздушных объектах.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.04.2018 |
| Размер файла | 664,2 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
Ознакомление с элементами топологии базы геоданных. Исследование и характеристика особенностей кластерной обработки. Изучение алгоритмов, использующихся при проверке и кластеризации. Анализ процесса использования пространственных отношений объектов.
презентация [749,3 K], добавлен 18.10.2017Оптико-электронная система идентификации объектов подвижного состава железнодорожного транспорта. Автоматический комплекс распознавания автомобильных номеров. Принципы и этапы работы систем оптического распознавания. Особенности реализации алгоритмов.
дипломная работа [887,3 K], добавлен 26.11.2013Особенности кластеризации социальных сетей, методы распознавания сообществ. Особенности локального прореживания графа. Разработка рекомендаций по выбору метода кластеризации для выделенных классов задач. Оптимизация процесса дальнейшей обработки данных.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 30.06.2017Анализ физических предпосылок селекции движущихся малоразмерных наземных целей по спектральным параметрам. Разработка алгоритмов обнаружения МНЦ и повышения эффективности их распознавания в интересах радиолокационных станций разведки и целеуказания.
дипломная работа [830,3 K], добавлен 28.04.2009Обзор математических методов распознавания. Общая архитектура программы преобразования автомобильного номерного знака. Детальное описание алгоритмов: бинаризация изображения, удаление обрамления, сегментация символов и распознавание шаблонным методом.
курсовая работа [4,8 M], добавлен 22.06.2011Методы предобработки изображений текстовых символов. Статистические распределения точек. Интегральные преобразования и структурный анализ. Реализация алгоритма распознавания букв. Анализ алгоритмов оптического распознавания символов. Сравнение с эталоном.
курсовая работа [2,1 M], добавлен 20.09.2014Основные цели и задачи построения систем распознавания. Построение математической модели системы распознавания образов на примере алгоритма идентификации объектов военной техники в автоматизированных телекоммуникационных комплексах систем управления.
дипломная работа [332,2 K], добавлен 30.11.2012Обзор алгоритмов распознания объектов на двумерных изображениях. Выбор языка программирования. Обнаружение устойчивых признаков изображения. Исследование алгоритмов поиска объектов на плоскости. Модификация алгоритма поиска максимума дискретной функции.
дипломная работа [1,0 M], добавлен 16.06.2013Анализ существующих алгоритмов распознавания режимов работы газотурбинного двигателя. Метод группового учета аргументов, метод Байеса. Применение технологий системного моделирования на этапе проектирования интеллектуальной системы распознавания режимов.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 11.04.2012Обзор существующих алгоритмов для обнаружения лиц. Выравнивание лица с помощью разнообразных фильтров. Использование каскадного классификатора Хаара для поиска лиц на изображении. Распознавание лиц людей с использованием локальных бинарных шаблонов.
дипломная работа [332,4 K], добавлен 30.09.2016Необходимость в системах распознавания символов. Виды сканеров и их характеристики. Оптимальное разрешение при сканировании. Программы распознавания текста. Получение электронного документа. FineReader - система оптического распознавания текстов.
презентация [469,2 K], добавлен 15.03.2015Понятие системы распознавания образов. Классификация систем распознавания. Разработка системы распознавания формы микрообъектов. Алгоритм для создания системы распознавания микрообъектов на кристаллограмме, особенности его реализации в программной среде.
курсовая работа [16,2 M], добавлен 21.06.2014Понятие и особенности построения алгоритмов распознавания образов. Различные подходы к типологии методов распознавания. Изучение основных способов представления знаний. Характеристика интенсиональных и экстенсиональных методов, оценка их качества.
презентация [31,6 K], добавлен 06.01.2014Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.
курсовая работа [3,9 M], добавлен 22.10.2012Сущность и понятие кластеризации, ее цель, задачи, алгоритмы; использование искусственных нейронных сетей для кластеризации данных. Сеть Кохонена, самоорганизующиеся нейронные сети: структура, архитектура; моделирование кластеризации данных в MATLAB NNT.
дипломная работа [3,1 M], добавлен 21.03.2011Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.
курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017Словесный, графический, табличный, программный способы представления алгоритма. Основные конструкции в любом алгоритмическом языке. Теория обнаружения, различения и оценивания сигналов. Радиолокационные системы обнаружения. Система распознавания образов.
презентация [4,8 M], добавлен 09.06.2015Описание математической модели летательного аппарата. Разработка алгоритмов управления беспилотным летательным аппаратом . Модель атмосферы и воздушных возмущений. Модель рулевых органов. Синтез управления на траекторном уровне. Петля Нестерова.
дипломная работа [1,0 M], добавлен 29.09.2008Анализ систем распознавания поведения лабораторных мышей. Классификация движений на основе построенных дескрипторов. Существующие методы обнаружения движения, разработка соответствующего программного обеспечения и оценка его эффективности, функции.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 16.09.2017Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.
контрольная работа [208,4 K], добавлен 14.06.2013
