Программа классификации объектов на спутниковых снимках с помощью глубокого обучения

Изучение алгоритмов машинного обучения, направленных на выявление закономерностей в графических данных. Применение сверточных нейронных сетей при работе со спутниковыми изображениями. Создание интерактивной карты для визуализации распознанных объектов.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 02.09.2018
Размер файла 4,7 M

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

  • Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей "с учителем". Сбор входных и выходных переменных для наблюдений и понятие пре/пост процессирования. Подготовка и обобщение многослойного персептрона, модель обратного распространения.

    курсовая работа [249,3 K], добавлен 22.06.2011

  • Искусственные нейронные сети как одна из широко известных и используемых моделей машинного обучения. Знакомство с особенностями разработки системы распознавания изображений на основе аппарата искусственных нейронных сетей. Анализ типов машинного обучения.

    дипломная работа [1,8 M], добавлен 08.02.2017

  • Анализ применения нейронных сетей для прогнозирования ситуации и принятия решений на фондовом рынке с помощью программного пакета моделирования нейронных сетей Trajan 3.0. Преобразование первичных данных, таблиц. Эргономическая оценка программы.

    дипломная работа [3,8 M], добавлен 27.06.2011

  • Изучение принципа работы интернет-аукциона (на примере сайта molotok.ru). Способ получения информации с веб-ресурсов. Разработка программного обеспечения с целью создания исходных данных для обучения нейронных сетей и классификации товаров с их помощью.

    дипломная работа [2,0 M], добавлен 29.06.2012

  • Программное обеспечение для получения исходных данных для обучения нейронных сетей и классификации товаров с их помощью. Алгоритм метода обратного распространения ошибки. Методика классификации товаров: составление алгоритма, программная реализация.

    дипломная работа [2,2 M], добавлен 07.06.2012

  • Создание системы предобработки данных; разработка системы классификации на базе методов и алгоритмов машинного обучения, их реализация в программной системе. Предобработка информации, инструкция пользователя, система классификации, машинный эксперимент.

    дипломная работа [917,1 K], добавлен 31.01.2015

  • Анализ 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 22.10.2012

  • Первое систематическое изучение искусственных нейронных сетей. Описание элементарного перцептрона. Программная реализация модели распознавания графических образов на основе перцептрона. Интерфейс программы, основные окна. Составление алгоритма приложения.

    реферат [100,5 K], добавлен 18.01.2014

  • Различные методы решения задачи классификации. Нейросетевые парадигмы, методы обучения нейронных сетей, возникающие при этом проблемы и пути их решения. Описание программной реализации классификатора, его функциональные возможности и результаты обучения.

    дипломная работа [1,0 M], добавлен 28.12.2015

  • Понятие искусственного нейрона и искусственных нейронных сетей. Сущность процесса обучения нейронной сети и аппроксимации функции. Смысл алгоритма обучения с учителем. Построение и обучение нейронной сети для аппроксимации функции в среде Matlab.

    лабораторная работа [1,1 M], добавлен 05.10.2010

  • Разработка структур данных. Иерархия объектов в пространстве. Пользовательские типы данных, преимущества, недостатки подхода. Разработка графических алгоритмов: управление обзором сцены, отрисовка модели, эффект тумана и снегопада, динамическое освещение.

    курсовая работа [194,7 K], добавлен 15.05.2014

  • Популярность алгоритмов машинного обучения для компьютерных игр. Основные техники обучения с подкреплением в динамической среде (компьютерная игра "Snake") с экспериментальным сравнением алгоритмов. Обучение с подкреплением как тип обучения без учителя.

    курсовая работа [1020,6 K], добавлен 30.11.2016

  • Изучение реляционной модели данных. Выявление потребности задач в данных и определение состава и структуры информационных объектов. Построение концептуальной модели предметной области. Создание форм, запросов и отчетов с помощью конструктора запросов.

    курсовая работа [6,3 M], добавлен 09.10.2021

  • Рост активности в области теории и технической реализации искусственных нейронных сетей. Основные архитектуры нейронных сетей, их общие и функциональные свойства и наиболее распространенные алгоритмы обучения. Решение проблемы мертвых нейронов.

    реферат [347,6 K], добавлен 17.12.2011

  • Получение и обработка данных о веб-сайте. Иерархическая классификация, алгоритмы машинного обучения. Решающие деревья, плоские классификаторы. Метрики оценки качества. Полная точность (accuracy), кросс-валидация. Параллельные вычисления, хранение данных.

    курсовая работа [276,8 K], добавлен 04.09.2016

  • Этапы создания презентации: знакомство с программой, добавление графиков и диаграмм, рисование и вставка графических и анимационных объектов. Добавление графических клипов из Clip Gallery. Создание и запуск слайд-фильма. Настройка программы Power Point.

    контрольная работа [27,2 K], добавлен 07.12.2010

  • Создание простейших рисунков, закраска объектов в CorelDraw. Работа с текстом в графических объектах в программе CorelDRAW. Использование кривых линий и ломаных. Упорядочивание, выравнивание и группировка объектов. Использование графических эффектов.

    практическая работа [1,5 M], добавлен 19.04.2012

  • Общие сведения о принципах построения нейронных сетей. Искусственные нейронные системы. Математическая модель нейрона. Классификация нейронных сетей. Правила обучения Хэбба, Розенблатта и Видроу-Хоффа. Алгоритм обратного распространения ошибки.

    дипломная работа [814,6 K], добавлен 29.09.2014

  • Понятие сетей Петри, их применение и возможности. Сетевое планирование, математические модели с использованием сетей Петри. Применение сетевых моделей для описания параллельных процессов. Моделирование процесса обучения с помощью вложенных сетей Петри.

    курсовая работа [1,0 M], добавлен 17.11.2009

  • Разработка факультативного курса по редактированию графических объектов в программе GIMP. Основные понятия растровой графики, интерфейс программы, окна, диалоги и панели. Добавление отсутствующих элементов, Создание из фотографии "карандашного рисунка".

    дипломная работа [5,5 M], добавлен 17.12.2012

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.