Отрывок: 85-88; 14. Лёзина И.В. Автоматизированная система распознавания печатных символов нейронными сетями Хемминга и Хопфилда [Текст]/И.В. Лёзина, А.В. Мазаев//Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Том 17 №2(5), 2015 – С. 1044-1047; 15. Мазаев А.В. Автоматизированная система распознавания печатных символов нейронной сетью BAM [Текст]/И.В. Лёзина, А.В. Мазаев//Перспективные информационные технологии (ПИТ 2018): труды Международной научно-технической конференц...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Мазаев А. В. | ru |
dc.contributor.author | Лезина И. В. | ru |
dc.contributor.author | Нечаев Д. А. | ru |
dc.contributor.author | Министерство образования и науки Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Институт информатики | ru |
dc.contributor.author | математики и электроники | ru |
dc.coverage.spatial | метод DELTA-проекций | ru |
dc.coverage.spatial | рекуррентные нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | нейронная сеть Хемминга | ru |
dc.coverage.spatial | нейронная сеть Хопфилда | ru |
dc.coverage.spatial | нейроны | ru |
dc.coverage.spatial | распознавание печатных символов | ru |
dc.coverage.spatial | правило Хебба | ru |
dc.creator | Мазаев А. В. | ru |
dc.date.issued | 2018 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20180625125836 | ru |
dc.identifier.citation | Мазаев, А. В. Сравнение результатов распознавания печатных символов рекуррентными нейронными сетями : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / А. В. Мазаев ; рук. работы И. В. Лезина; рец. Д. А. Нечаев ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и электрон. - Самара, 2018. - on-line | ru |
dc.description.abstract | Целью данной выпускной квалификационной работы магистра является сравнение результатов распознавания печатных символов рекуррентными нейронными сетями, реализация алгоритмов и проектирование программного комплекса для распознавания печатных символов рекуррентными нейронными сетями. Разработана автоматизированная система, в которой реализованы следующие рекуррентные нейронные сети: нейронная сеть Хопфилда, нейронная сеть Хемминга и нейронная сеть BAM. Для обучения нейронных сетей в системе реализован режим обучения посредством загрузки информации об образах, через файлы формата .xml, а также ввод символов с экрана вручную, с последующим сохранением в файл с образами. Разработан логический проект автоматизированной системы по методологии UML. Программная реализация выполнена на языке Java в среде программирования IDE NetBeans 8.2. | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 2,2 Мб) | ru |
dc.title | Сравнение результатов распознавания печатных символов рекуррентными нейронными сетями | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.032.26 | ru |
dc.textpart | 85-88; 14. Лёзина И.В. Автоматизированная система распознавания печатных символов нейронными сетями Хемминга и Хопфилда [Текст]/И.В. Лёзина, А.В. Мазаев//Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Том 17 №2(5), 2015 – С. 1044-1047; 15. Мазаев А.В. Автоматизированная система распознавания печатных символов нейронной сетью BAM [Текст]/И.В. Лёзина, А.В. Мазаев//Перспективные информационные технологии (ПИТ 2018): труды Международной научно-технической конференц... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Мазаев_Алексей_Викторович_Сравнение_результатов_распознавания_печатных.pdf | 2.3 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.