статья Модуль "Распознавание образов интеллектуальными системами" в общеобразовательном курсе информатики
Описание методики преподавания модуля "Распознавание образов интеллектуальными системами", который необходимо рассматривать в ходе освоения курса информатики. Опыт работы с базовыми информационными технологиями, техника поиска информации в сети Интернет.
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 | русский |
| Дата добавления | 12.06.2021 |
| Размер файла | 25,8 K |
Подобные документы
Принципы и система распознавание образов. Программное средство и пользовательский интерфейс. Теория нейронных сетей. Тривиальный алгоритм распознавания. Нейронные сети высокого порядка. Подготовка и нормализация данных. Самоорганизующиеся сети Кохонена.
курсовая работа [2,6 M], добавлен 29.04.2009Распознавание образов как раздел кибернетики, развивающий теоретические основы и методы классификации и идентификации предметов. Знакомство с принципом действия сканирующих устройств. Анализ особенностей преобразования документа в электронный вид.
презентация [160,1 K], добавлен 06.01.2014Рассмотрение программных продуктов, обеспечивающих решение задач по распознаванию образов. Видеопотоки от камер видеонаблюдения. Изменение размера и формата представления кадра. Отслеживание движения объекта в кадре. Распознавание номеров автотранспорта.
лабораторная работа [1,4 M], добавлен 28.11.2021Распознавание образов - задача идентификации объекта или определения его свойств по его изображению или аудиозаписи. История теоретических и технических изменений в данной области. Методы и принципы, применяемые в вычислительной технике для распознавания.
реферат [413,6 K], добавлен 10.04.2010Создание программного средства, осуществляющего распознавание зрительных образов на базе искусственных нейронных сетей. Методы, использующиеся для распознавания образов. Пандемониум Селфриджа. Персептрон Розенблатта. Правило формирования цепного кода.
дипломная работа [554,8 K], добавлен 06.04.2014Выбор типа и структуры нейронной сети. Подбор метода распознавания, структурная схема сети Хопфилда. Обучение системы распознавания образов. Особенности работы с программой, ее достоинства и недостатки. Описание интерфейса пользователя и экранных форм.
курсовая работа [3,0 M], добавлен 14.11.2013Понятие и особенности построения алгоритмов распознавания образов. Различные подходы к типологии методов распознавания. Изучение основных способов представления знаний. Характеристика интенсиональных и экстенсиональных методов, оценка их качества.
презентация [31,6 K], добавлен 06.01.2014Разработка теории и методики преподавания раздела "Алгоритмизация и программирование" в школьном курсе информатики. Методические проблемы изучения алгоритмов работы с величинами. Требования к знаниям учащихся по линии алгоритмизации и программирования.
курсовая работа [70,2 K], добавлен 09.07.2012Описание структурной схемы искусственного нейрона. Характеристика искусственной нейронной сети как математической модели и устройств параллельных вычислений на основе микропроцессоров. Применение нейронной сети для распознавания образов и сжатия данных.
презентация [387,5 K], добавлен 11.12.2015Обзор задач, возникающих при разработке систем распознавания образов. Обучаемые классификаторы образов. Алгоритм персептрона и его модификации. Создание программы, предназначенной для классификации образов методом наименьшей среднеквадратической ошибки.
курсовая работа [645,2 K], добавлен 05.04.2015