Детальная информация
| Название | 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 |
|---|---|
| Авторы | Аглиуллин Артур Науфалевич |
| Научный руководитель | Круглов Сергей Константинович |
| Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2018 |
| Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Тематика | нейрон ; персептрон ; искусственная нейронная сеть ; графический символ |
| Тип документа | Выпускная квалификационная работа бакалавра |
| Тип файла | |
| Язык | Русский |
| Уровень высшего образования | Бакалавриат |
| Код специальности ФГОС | 09.03.01 |
| Группа специальностей ФГОС | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
| Ссылки | Отзыв руководителя |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/v18-5994 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\58552 |
| Дата создания записи | 30.11.2018 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
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.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 186
За последние 30 дней: 0