дипломная работа  Исследование алгоритмов распознания символов. Моделирование нейронной сети

Описание существующих видов нейронных сетей. Выявление их достоинств и недостатков. Основные возможности программного продукта Matlab. Моделирование и обучение нейронной сети на основе созданных дескрипторов для каждого символа английского алфавита.

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"

    ##    ######    ####     ####    ######  
    ##    #    #   #    #   #    #   #    #  
   # #        #         #   #    #       #   
   # #        #        #    #    #       #   
  #  #       #        #     #    #      #    
 ######      #       #      #    #      #    
     #      #       #       #    #     #     
    ###     #      ######    ####      #     
                                             
                                             

Введите число, изображенное выше:

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 07.08.2018
Размер файла 1,7 M

Подобные документы

  • 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

  • Прогнозирование на фондовом рынке с помощью нейронных сетей. Описание типа нейронной сети. Определение входных данных и их обработка. Архитектура нейронной сети. Точность результата. Моделирование торговли. Нейронная сеть прямого распространения сигнала.

    дипломная работа [2,7 M], добавлен 18.02.2017

  • Математическая модель нейронной сети. Однослойный и многослойный персептрон, рекуррентные сети. Обучение нейронных сетей с учителем и без него. Алгоритм обратного распространения ошибки. Подготовка данных, схема системы сети с динамическим объектом.

    дипломная работа [2,6 M], добавлен 23.09.2013

  • Этап предварительной обработки данных, классификации, принятия решения. Изображения обучающих рукописных символов, тестового символа. Выход нейронной сети для тестового символа. График тренировки нейронной сети. Последовательность точек. Входные вектора.

    статья [245,7 K], добавлен 29.09.2008

  • Математическая модель искусственной нейронной сети. Структура многослойного персептрона. Обучение без учителя, методом соревнования. Правило коррекции по ошибке. Метод Хэбба. Генетический алгоритм. Применение нейронных сетей для синтеза регуляторов.

    дипломная работа [1,5 M], добавлен 17.09.2013

  • Разработка нейронной сети, ее применение в алгоритме выбора оружия ботом в трехмерном шутере от первого лица, тестирование алгоритма и выявление достоинств и недостатков данного подхода. Обучение с подкреплением. Описание проекта в Unreal Engine 4.

    контрольная работа [611,0 K], добавлен 30.11.2016

  • Этапы решения задачи классификации цифр арабского алфавита на основе нейронных сетей: выбор класса, структуры и пакета нейронной сети, ее обучение, требования к информационной и программной совместимости, составу и параметрам технических средств.

    реферат [111,6 K], добавлен 19.10.2010

  • Сущность, структура, алгоритм функционирования самообучающихся карт. Начальная инициализация и обучение карты. Сущность и задачи кластеризации. Создание нейронной сети со слоем Кохонена при помощи встроенной в среды Matlab. Отличия сети Кохонена от SOM.

    лабораторная работа [36,1 K], добавлен 05.10.2010

  • Разработка алгоритма и программы для распознавания пола по фотографии с использованием искусственной нейронной сети. Создание алгоритмов: математического, работы с приложением, установки весов, реализации функции активации и обучения нейронной сети.

    курсовая работа [1,0 M], добавлен 05.01.2013

  • Математические модели, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей, их программные или аппаратные реализации. Разработка нейронной сети типа "многослойный персептрон" для прогнозирования выбора токарного станка.

    курсовая работа [549,7 K], добавлен 03.03.2015

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.