Алгоритмы и программная система классификации полутоновых изображений на основе нейронных сетей
Построение алгоритма обработки изображений, основанного на использовании искусственных нейронных сетей. Разработка эффективной архитектуры нейронной сети для выделения информативной части на групповых изображениях. Анализ метода обучения нейронной сети.
Рубрика | Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника |
Предмет | Кибернетика |
Вид | автореферат |
Язык | русский |
Прислал(а) | Алексей Александрович Макаренко |
Дата добавления | 06.08.2018 |
Размер файла | 171,3 K |
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
Понятие и применение нейронных сетей, особенности классификации искусственных нейронных сетей по Терехову. Решение задачи классификации римских цифр на основе нейронной сети. Составление блок-схемы алгоритма обучения нейронной сети и анализ ее качества.
дипломная работа [603,9 K], добавлен 14.10.2010Определение и виды искусственных нейронных сетей. Функция активации. Биологический нейрон. Персептрон как инструмент для классификации образов. Классификация объектов с помощью нейронной сети. Нормализация входных сигналов. Алгоритм работы в MatlabR2009b.
курсовая работа [349,7 K], добавлен 17.03.2016Исследование методов обработки информации в системах технического зрения роботов. Описания искусственных нейронных сетей и их использования при идентификации изображений. Определение порогового уровня изображений, техники обработки визуальной информации.
магистерская работа [2,2 M], добавлен 08.03.2012Знакомство с задачей отслеживания нестационарного гармонического сигнала на основе нейронной сети. Анализ компьютерной модели нейронной сети на основе математических алгоритмов Мак-Каллока и Питтса. Характеристика способов создания линейной сети.
контрольная работа [418,2 K], добавлен 17.05.2013Разработка нейронной сети, выполняющей задачу распознавания и обучения. Использование пакета Simulink программы Matlab. Проектирование архитектуры нейронной сети, удовлетворяющей поставленной задаче. Создание модели импульсного двухпорогового нейрона.
дипломная работа [2,7 M], добавлен 14.10.2010Рассмотрение принципов организации Deep Packet Inspection в телекоммуникации. Проведение исследований нейронных сетей. Выбор оптимальной модели для решения задач классификации мультимедийного трафика. Изучение вопросов безопасности жизнедеятельности.
дипломная работа [1,0 M], добавлен 22.06.2015Wi-Fi - современная беспроводная технология передачи цифровых данных по радиоканалам. Телекоммуникационная сеть на основе технологии Wi-Fi. Выбор смежного узла для передачи информации по адресу. Пример логической нейронной сети, размещённой на узле.
доклад [25,3 K], добавлен 09.11.2010Принципы построения телефонных сетей. Разработка алгоритма обработки сигнальных сообщений ОКС№7 в сетях NGN при использовании технологии SIGTRAN. Архитектура сетей NGN и обоснованность их построения. Недостатки TDM сетей и предпосылки перехода к NGN.
дипломная работа [8,4 M], добавлен 02.09.2011Сравнительный анализ между классическими и квантовыми нейронами. Построение квантовой нейронной сети. Однослойный и многослойный персептроны. Алгоритм обратного распространения "Back Propagation". Робототехника как направление искусственного интеллекта.
магистерская работа [1,7 M], добавлен 26.12.2012Классификация телекоммуникационных сетей. Схемы каналов на основе телефонной сети. Разновидности некоммутируемых сетей. Появление глобальных сетей. Проблемы распределенного предприятия. Роль и типы глобальных сетей. Вариант объединения локальных сетей.
презентация [240,1 K], добавлен 20.10.2014