Details

Title: Распознавание рукописного текста в программных системах с использованием нейронной сети: выпускная квалификационная работа бакалавра: 09.03.01 - Информатика и вычислительная техника ; 09.03.01_09 - Разработка программного обеспечения
Creators: Аглиуллин Артур Науфалевич
Scientific adviser: Круглов Сергей Константинович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2018
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: нейрон; персептрон; искусственная нейронная сеть; графический символ
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 09.03.01
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v18-5994
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: RU\SPSTU\edoc\58552

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Объект исследования – искусственные нейронные сети. Предмет – способность распознавания рукописного текста нейронной сетью. Цель – создать искусственную нейронную сеть способную распознавать рукописные буквы. Теоретическое исследование проводилось методом анализа литературных источников и информационных ресурсов сети internet. По результатам исследования предложена архитектура сети и метод обучения для достижения поставленной цели. Выполнена программная реализация полносвязной искусственной нейронной сети прямого распространения. Получены результаты тестирования ПО, на основании которых можно судить о высокой способности сети классифицировать графические изображения букв. Итоги данной работы позволяют получить относительно точный, не ресурсоёмкий, простой инструмент для классификации рукописных символов и автоматического перевода их в машинный текст.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 186
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics