Отрывок: 2.2.1 Диаграмма вариантов использования Простейшая диаграмма вариантов использования отобража...
Название : | Автоматизированная система определения жанра музыкального произведения с применением многослойного персептрона |
Авторы/Редакторы : | Денисов М. Н. Лезина И. В. Соловьева Я. В. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) Институт информатики и кибернетики |
Дата публикации : | 2023 |
Библиографическое описание : | Денисов, М. Н. Автоматизированная система определения жанра музыкального произведения с применением многослойного персептрона : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата), профиль "Информационные системы" / М. Н. Денисов ; рук. работы И. В. Лезина ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики и. - Самара, 2023. - 1 файл (1,4 Мб). - Текст : электронный |
Аннотация : | Целью данной выпускной квалификационной работы бакалавра является изучение возможностей многослойного персептрона при решении задачи определения жанра музыкальной композиции, проектирование и реализация модели нейронной сети, поиск оптимальной конфигурации нейронной сети для достижения минимального значения погрешности распознавания. Реализованная модель многослойного пресептрона обучалась при помощи алгоритма обратного распространения ошибки. Создана информационно-логическая модель автоматизированной системы в нотации UML с помощью онлайн сервиса app.diagrams.net. Система реализована на языке программирования Java и Python с помощью среды разработки IntelliJ IDEA Ultimate 2022. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-opredeleniya-zhanra-muzykalnogo-proizvedeniya-s-primeneniem-mnogosloinogo-perseptrona-106190 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20231017153618 |
Ключевые слова: | IntelliJ IDEA Ultimate 2022 Java Python автоматизированные системы алгоритм обратного распространения ошибки алгоритм обучения жанры музыкальных произведений информационно-логическая модель системы минимальное значение погрешности распознавания многослойный персептрон нейронные сети |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Денисов_Михаил_Николаевич_Автоматизированная_система_определения_жанра.pdf | 1.44 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.