статья 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.
Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.
Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | украинский |
| Дата добавления | 28.08.2016 |
| Размер файла | 272,8 K |
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 14.01.2010Історія 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 23.12.2013Часовий 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 14.09.2014Ознайомлення 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 25.07.2022Специфіка 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 15.03.2022Характеристика 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 11.06.2015Навчання 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 24.07.2013Сегментація 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 19.05.2014Огляд 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 14.10.2010Характеристика 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
