статья Автоматизація виявлення дефектів методами машинного навчання
Визначення матеріалів поганої якості у виготовленні апаратного забезпечення - технологічний процес схильний до помилок, що вимагає великих затрат часу. Дослідження алгоритму розпізнавання пошкоджень матеріалу за допомогою згорткових нейронних мереж.
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 | 28.10.2020 |
| Размер файла | 384,6 K |
Подобные документы
Часовий 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 14.09.2014Застосування 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 14.01.2010Ознайомлення 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 25.07.2022Історія 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 23.12.2013Вивчення історії кафедри "Комп’ютерної інженерії". Дослідження процесу складання, монтажу, налагодження, тестування апаратного забезпечення комп’ютерних систем і мереж. Науково-дослідні роботи у лабораторії "Програмного забезпечення комп’ютерних систем".
отчет по практике [23,9 K], добавлен 01.03.2013Специфіка 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 15.03.2022Навчання 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 24.07.2013Вивчення технологічного процесу й устаткування об'єкта. Вибір засобів автоматизації і складання функціональної схеми. Обґрунтування складу програмного забезпечення. Розробка бази інформаційних каналів, алгоритмів управління та підсистеми візуалізації.
курсовая работа [2,7 M], добавлен 21.09.2009Процес і результати проектування автоматизованої інформаційної системи формування та друкування, призначеної для автоматизації кадрового обліку на підприємствах із середньою кількістю працівників. Опис алгоритму функціонування програмного забезпечення.
курсовая работа [4,1 M], добавлен 25.10.2009Розгляд основ діяльності Державної податкової інспекції м. Болград. Аналіз апаратного та програмного забезпечення комп'ютерних систем і мереж. Принципи використання механізму неіменованих каналів для організації локального міжзадачного обміну даними.
отчет по практике [33,1 K], добавлен 14.05.2015