Отрывок: Рисунок 14 – Главная форма системы Первые два списка отражают символы, добавленные в систему для обучения и распознавания. Для добавления и удаления символов используются кнопки Add и Del, расположенные под списками. При добавлении символов в систему, пользователь выбирает файлы изображений с символами. Также для сбора статистики об эффективности распознавания ему необходимо задать каждому добавленному изображению в соотв...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Морозов И. С. | ru |
dc.contributor.author | Лезина И. В. | 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 | рукописные символы | ru |
dc.coverage.spatial | векторизация | ru |
dc.coverage.spatial | автоматизированные системы распознавания | ru |
dc.coverage.spatial | распознавание рукописных символов | ru |
dc.coverage.spatial | нейронные сети Хопфилда | ru |
dc.coverage.spatial | информационно-логические модели | ru |
dc.coverage.spatial | преобразование изображений | ru |
dc.creator | Морозов И. С. | ru |
dc.date.issued | 2018 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20180625145607 | ru |
dc.identifier.citation | Морозов, И. С. Автоматизированная система распознавания рукописных символов нейронной сетью Хопфилда : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / И. С. Морозов ; рук. работы И. В. Лёзина ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и электроники, Фак-т информа. - Самара, 2018. - on-line | ru |
dc.description.abstract | Целью данной выпускной квалификационной работы бакалавра является разработка автоматизированной системы, позволяющей проводить эксперименты по распознаванию рукописных символов нейросетями, исследование и анализ возможностей сети Хопфилда при решении задачи распознавания рукописных символов, при помощи разработанной системы. Создана информационно-логическая модель автоматизированной системы в нотации UML с помощью CASE-средства Draw.io. Система реализована на языке C# на программной платформе .NET Framework с помощью интегрированной среды разработки программного обеспечения Visual Studio 15, свободно распространяемой редакции Community. | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 1,8 Мб) | ru |
dc.title | Автоматизированная система распознавания рукописных символов нейронной сетью Хопфилда | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.032.26 | ru |
dc.textpart | Рисунок 14 – Главная форма системы Первые два списка отражают символы, добавленные в систему для обучения и распознавания. Для добавления и удаления символов используются кнопки Add и Del, расположенные под списками. При добавлении символов в систему, пользователь выбирает файлы изображений с символами. Также для сбора статистики об эффективности распознавания ему необходимо задать каждому добавленному изображению в соотв... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Морозов_Иван_Сергеевич_Автоматизированная_система_распознавания_рукописных.pdf | 1.8 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.