Автоматична класифікація багатовимірних об’єктів із застосуванням апарату нейронних мереж
Аналіз методів та алгоритмів для вирішення задач класифікації об'єктів. Розробка автоматичних систем класифікації та кластеризації із застосуванням алгоритмів та апарату нейронних мереж. Побудова вектора ознак для вирішення задачі класифікації об'єктів.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | автореферат |
Язык | украинский |
Дата добавления | 14.08.2015 |
Размер файла | 107,2 K |
Соглашение об использовании материалов сайта
Просим использовать работы, опубликованные на сайте, исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.
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 24.07.2013Застосування 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 14.01.2010Основні ознаки, що дозволяють здійснювати ідентифікацію складних об’єктів моніторингу на основі нечітких алгоритмів кластерного аналізу. Вибір доцільного алгоритму кластеризації складних об’єктів моніторингу та синтез математичної моделі кластеризації.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 12.01.2016Поняття експертної системи, приклади сфер її використання. Класифікація та задачі експертних систем. Означення продукційної експертної системи, приклад її дії та опис програми. Побудова бази знань із чіткою логікою, що вирішує завдання класифікації.
лабораторная работа [712,5 K], добавлен 19.03.2011Часовий 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 14.09.2014Розробка, дослідження та реалізація методів вирішення завдань аналізу, розпізнавання і оцінювання зображень як один із провідних напрямків інформатики. Класифікація та аналіз існуючих методів розпізнавання образів, переваги та недоліки їх застосування.
статья [525,8 K], добавлен 19.09.2017Вирішення задач сортування в програмуванні та розробка ефективних алгоритмів сортування. Знайомство з теоретичним положенням, що стосуються методів сортування файлів, реалізації їх на мові програмування Turbo Pascal. Методи злиття впорядкованих серій.
курсовая работа [46,9 K], добавлен 16.09.2010Опис методів і алгоритмів вирішення задачі в середовищі розробки Myeclipse. Основні функції програмного продукту, його структура. Розробка алгоритму та програми, інструкція користувачу. Результати тестування, лістинг основних блоків. Вікно головного меню.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 24.02.2014Дослідження методу сплайнів для вирішення задачі інтерполяції. Вибір методів технічних та інструментальних засобів вирішення задачі, їх алгоритми. Розробка логічної частини програми, результати обчислень. Розв’язання задачі в пакетах прикладних програм.
курсовая работа [278,5 K], добавлен 03.12.2009Підхід Фліна до класифікації архітектур комп’ютерних систем. Доповнення Ванга та Бріггса до класифікації Фліна. Класифікація MIMD-архітектур Джонсона. Особливості способів компонування комп’ютерних систем Хендлера, Фенга, Шора, Базу та Шнайдера.
реферат [233,7 K], добавлен 08.09.2011