Отрывок: После разработки логического проекта системы необходимо перейти к разработке архитектуры системы. Архитектура программного средства – представляет программное средство, как систему, состоящую из совокупности подсистем. Выделение программных подсистем и отображение внешних функций на них...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Сайгак Я. О. | ru |
dc.contributor.author | Лёзина И. В. | ru |
dc.contributor.author | Соловьева Я. В. | ru |
dc.contributor.author | Министерство науки и высшего образования Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Институт информатики и кибернетики | ru |
dc.coverage.spatial | автоматизированные системы | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритм QUICKPROP | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритм RPROP | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритм обратного распространения ошибки | ru |
dc.coverage.spatial | логический проект системы | ru |
dc.coverage.spatial | многослойный персептрон | ru |
dc.coverage.spatial | распознавание латинских букв | ru |
dc.creator | Сайгак Я. О. | ru |
dc.date.accessioned | 2023-10-06 10:55:43 | - |
dc.date.available | 2023-10-06 10:55:43 | - |
dc.date.issued | 2023 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20230926110732 | ru |
dc.identifier.citation | Сайгак, Я. О. Сравнение различных алгоритмов обучения многослойного персептрона при решении задач распознавания латинских букв : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры), профиль "Информационные системы и технологии" / Я. О. Сайгак ; рук. работы И. В. Лёзина ; 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 (1,75 Мб). - Текст : электронный | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Sravnenie-razlichnyh-algoritmov-obucheniya-mnogosloinogo-perseptrona-pri-reshenii-zadach-raspoznavaniya-latinskih-bukv-106044 | - |
dc.description.abstract | В выпускной квалификационной работе разработанаавтоматизированная система распознавания латинских букв с применением многослойного персептрона.Целью данной работы является автоматизация процесса распознавания латинских букв многослойным персептроном, исследование способности многослойного персептрона к распознаванию, обученного с помощью различных алгоритмов обучения. В рамках работы проведен анализ предметной области, моделей нейронных сетей, применяемых для решения задачи распознаваниялатинских букв. Помимо этого, было произведено обоснование выбора модели нейронной сети, изучены различные методы обучения и инициализации нейронных сетей, исследовано применение многослойного персептрона для решения задачи распознавания латинских букв. Разработанная автоматизированная система позволяет сохранять созданную нейронную сеть в отдельные файлы для последующей ее загрузки, реализованы различные алгоритмы обучения нейронной сети. Разработанная система реализует функции создания и обучения многослойного персептрона | ru |
dc.title | Сравнение различных алгоритмов обучения многослойного персептрона при решении задач распознавания латинских букв | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.032.26 | ru |
dc.textpart | После разработки логического проекта системы необходимо перейти к разработке архитектуры системы. Архитектура программного средства – представляет программное средство, как систему, состоящую из совокупности подсистем. Выделение программных подсистем и отображение внешних функций на них... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Сайгак_Яна_Олеговна_Сравнение_различных_алгоритмов_обучения.pdf | 1.75 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.