2015-05-10
410
Сформировать 20 2-х битных изображений символов размером 16*16 пикселей – вход нейронной сети (256 входов), 5 классов (нормальные, жирные, курсивные и рукописные).
Таблица 1 – Варианты классов графических символов
| № варианта | Графические символы |
| A B C D E | |
| 1 2 3 4 5 | |
| K L M N O | |
| 6 7 8 9 0 | |
| O U S T X | |
| А Б Г Д П | |
| 2 4 6 8 0 | |
| W Q R F J | |
| 1 3 5 7 9 | |
| Й Ф С К У |
РЕКОМЕНДУЕМЫЕ ФУНКЦИИ
imreаd, imshow, reshape, cat, compet, sim, train, randn, msgbox, find, eye.
КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ
1. Область применения нейронных сетей.
2. Способы обучения нейронных сетей.
3. Алгоритм обратного распространения ошибки.
4. Функции активации, их виды.
5. Топология нейронных сетей.
6. Структура искусственного нейрона.
7. Цель обучения.
8. Нейронные сети при решении задач распознавания образов.
Л И Т Е Р А Т У Р А
1. Конспект лекций по курсу “Теория распознавания образов и классификация”.
- Кутовецький В.Я. Розпізнання образів: Навчальний посібник. - Миколаїв: Вид-во МДГУ ім. П. Могили, 2003. - 196 с.
- Бондарев В.Н. Искусственный интеллект: Учебное пособие для вузов / Бондарев В.Н., Ф. Г. Аде – Севастополь: Изд-во СевНТУ, 2002.- 615 с.
- Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6 / Под общ. ред. к.т.н. В.Г.Потемкина. - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. – 496 с. – (Пакеты прикладных программ; Кн. 4).
