Никитенко Ф. Использование нейронных сетей в распознавания изображений
(→Предмет исследования) |
(→Задачи исследования) |
||
| Строка 26: | Строка 26: | ||
==Задачи исследования== | ==Задачи исследования== | ||
| − | + | - разработка модификации алгоритма формирования бинарного изображения с бумажного носителя с помощью декомпозиции задачи распознавания графической информации; | |
| − | + | - разработка модификации модели нечеткой нейронной сети для адаптации ее структуры к задаче распознавания образов; | |
| − | + | - разработка модификации генетического алгоритма для обучения нейронных сетей с целью сокращения затрачиваемого для этого времени; | |
| − | + | - реализация программного комплекса, включающего в себя описанные выше алгоритмы и методы и проведение вычислительного алгоритма. | |
| − | + | ||
| − | + | ||
| − | + | ||
==Методы исследования== | ==Методы исследования== | ||
Версия 18:14, 20 февраля 2018
ИНФОРМАЦИОННЫЙ ЛИСТ
Содержание |
Фамилия Имя Отчество
Никитенко Фёдор Борисович
Специальность
09.02.03-Программирование в компьютерных системах
Тема
Использование нейронных сетей в распознавании изображений
Актуальность исследования
Актуальность темы исследования определяется внедрением компьютерных технологий и систем искусственного интеллекта в различные сферы деятельности человека. Эти исследования опираются на фундаментальные основы такие, как распознавание образов, нейронные сети, генетические алгоритмы.
Цель исследования
Целью данной работы является разработка моделей и алгоритмов для построения нейро-нечетко-генетической системы распознавания графических образов.
Объект исследования
Нейронные сети
Предмет исследования
Распознавание изображений при помощи нейронных сетей
Задачи исследования
- разработка модификации алгоритма формирования бинарного изображения с бумажного носителя с помощью декомпозиции задачи распознавания графической информации; - разработка модификации модели нечеткой нейронной сети для адаптации ее структуры к задаче распознавания образов; - разработка модификации генетического алгоритма для обучения нейронных сетей с целью сокращения затрачиваемого для этого времени; - реализация программного комплекса, включающего в себя описанные выше алгоритмы и методы и проведение вычислительного алгоритма.
Методы исследования
Для решения указанных задач использовались методы искусственного интеллекта, методы распознавания образов, искусственных нейронных сетей.
Практическая значимость исследования
На основе исследования были предложены модификации алгоритмов формирования и обучения нечеткой нейронной сети.
