Добавлен: 30.06.2023
Просмотров: 80
Скачиваний: 3
Перед тем, как описать сети, упомянуть, что в отличие от символьных образов, возникать сложности с распознаванием здания по признакам, на из обесцвеченного образа, т.к., очевидно, лучшее получится при контура либо его частей отдельно.
Следует и для этого метода введенного из в матричный вид. При образов, подают на рецепторов по аналогии с тем, как попадает на человеческого глаза. По строится с рецепторов, представляющим собой массив, на можно всевозможные конфигурации символов. Ввод в устройство, представляет собой сканирования с помощью устройства – камеры, и сохранения в графического файла. Другим может создание в графической программе. изображение собой файл, т.е.
Перед тем, как описать сети, упомянуть, что в отличие от символьных образов, возникать сложности с распознаванием здания по признакам, на из обесцвеченного образа, т.к., очевидно, лучшее получится при контура либо его частей отдельно.
Следует и для этого метода введенного из в матричный вид. При образов, подают на рецепторов по аналогии с тем, как попадает на человеческого глаза. По строится с рецепторов, представляющим собой массив, на можно всевозможные конфигурации символов. Ввод в устройство, представляет собой сканирования с помощью устройства – камеры, и сохранения в графического файла. Другим может создание в графической программе. изображение собой файл, т.е.
Перед тем, как описать сети, упомянуть, что в отличие от символьных образов, возникать сложности с распознаванием здания по признакам, на из обесцвеченного образа, т.к., очевидно, лучшее получится при контура либо его частей отдельно.
Следует и для этого метода введенного из в матричный вид. При образов, подают на рецепторов по аналогии с тем, как попадает на человеческого глаза. По строится с рецепторов, представляющим собой массив, на можно всевозможные конфигурации символов. Ввод в устройство, представляет собой сканирования с помощью устройства – камеры, и сохранения в графического файла. Другим может создание в графической программе. изображение собой файл, т.е.
Перед тем, как описать сети, упомянуть, что в отличие от символьных образов, возникать сложности с распознаванием здания по признакам, на из обесцвеченного образа, т.к., очевидно, лучшее получится при контура либо его частей отдельно.
Следует и для этого метода введенного из в матричный вид. При образов, подают на рецепторов по аналогии с тем, как попадает на человеческого глаза. По строится с рецепторов, представляющим собой массив, на можно всевозможные конфигурации символов. Ввод в устройство, представляет собой сканирования с помощью устройства – камеры, и сохранения в графического файла. Другим может создание в графической программе. изображение собой файл, т.е.
Перед тем, как описать сети, упомянуть, что в отличие от символьных образов, возникать сложности с распознаванием здания по признакам, на из обесцвеченного образа, т.к., очевидно, лучшее получится при контура либо его частей отдельно.
Следует и для этого метода введенного из в матричный вид. При образов, подают на рецепторов по аналогии с тем, как попадает на человеческого глаза. По строится с рецепторов, представляющим собой массив, на можно всевозможные конфигурации символов. Ввод в устройство, представляет собой сканирования с помощью устройства – камеры, и сохранения в графического файла. Другим может создание в графической программе. Сохраненное представляет графический файл, т.е.
Перед тем, как описать сети, упомянуть, что в отличие от символьных образов, возникать сложности с распознаванием здания по признакам, на из обесцвеченного образа, т.к., очевидно, лучшее получится при контура либо его частей отдельно.
Следует и для этого метода введенного из в матричный вид. При образов, подают на рецепторов по аналогии с тем, как попадает на человеческого глаза. По строится с рецепторов, представляющим собой массив, на можно всевозможные конфигурации символов. Ввод в устройство, представляет собой сканирования с помощью устройства – камеры, и сохранения в графического файла. Другим может создание в графической программе. изображение собой файл, т.е.
Перед тем, как описать сети, упомянуть, что в отличие от символьных образов, возникать сложности с распознаванием здания по признакам, на из обесцвеченного образа, т.к., очевидно, лучшее получится при контура либо его частей отдельно.
Следует и для этого метода введенного из в матричный вид. При образов, подают на рецепторов по аналогии с тем, как попадает на человеческого глаза. По строится с рецепторов, представляющим собой массив, на можно всевозможные конфигурации символов. Ввод в устройство, представляет собой процесс изображения с помощью устройства – камеры, и сохранения в графического файла. Другим может создание в графической программе. изображение собой файл, т.е.
Перед тем, как описать сети, упомянуть, что в отличие от символьных образов, возникать сложности с распознаванием здания по признакам, на из обесцвеченного образа, т.к., очевидно, лучшее получится при выделении контура либо его частей отдельно.
Следует и для этого метода введенного из в матричный вид. При образов, подают на рецепторов по аналогии с тем, как попадает на человеческого глаза. По строится с рецепторов, представляющим собой массив, на можно всевозможные конфигурации символов. Ввод в устройство, представляет собой сканирования с помощью устройства – камеры, и сохранения в графического файла. Другим способом служить изображения в графической программе. Сохраненное представляет графический файл, т.е.
Перед тем, как описать сети, упомянуть, что в отличие от символьных образов, возникать сложности с распознаванием здания по признакам, на из обесцвеченного образа, т.к., очевидно, лучшее получится при контура либо его частей отдельно.
Следует и для этого метода введенного из в матричный вид. При образов, подают на рецепторов по аналогии с тем, как попадает на человеческого глаза. По строится с рецепторов, представляющим собой массив, на можно всевозможные конфигурации символов. Ввод в устройство, представляет собой сканирования с помощью устройства – камеры, и сохранения в графического файла. Другим может создание в графической программе. изображение собой файл, т.е.
Перед тем, как описать сети, упомянуть, что в отличие от символьных образов, возникать сложности с распознаванием здания по признакам, на из обесцвеченного образа, т.к., очевидно, лучшее получится при контура либо его частей отдельно.
Следует и для этого метода введенного из в матричный вид. При образов, подают на рецепторов по аналогии с тем, как попадает на человеческого глаза. По строится с рецепторов, представляющим собой массив, на можно всевозможные конфигурации символов. Ввод в устройство, представляет собой сканирования с помощью устройства – камеры, и сохранения в графического файла. Другим может создание в графической программе. изображение собой файл, т.е.
3. НЕЙРОСЕТЕВЫХ НА ПРАКТИКЕ
Нейронные сети и алгоритмы в время находят число применений. Действительно, в области человеческой есть алгоритмизуемые задачи, для решения которых либо работа квалифицированных экспертов, либо системы автоматизации, являются сети. Разные компании разные - одни тратить на оплату лучших и их обучение, покупают готовые специализированные системы, а комбинируют эти подходы, создавая системы с нуля или на готовых пакетов. Каждый из внедрения технологий свои и недостатки (таб.3.1, 3.2, 3.3, 3.4):
Таблица 3.1 - Создание экспертов
|
Достоинства |
Возможность словесного общения Возможность учета факторов |
|
Недостатки |
Высокие на зарплату Расходы на повышение квалификации Опасность потери (переход к конкуренту, эмиграция, и т.д.) Человеческая субъективность Противоречивость различных экспертов |
Таблица 2 - Покупка заказной системы
|
Достоинства |
Относительно невысокая эксплуатации Система создана специалистами Система с специфики компании |
|
Недостатки |
Очень стоимость разработки Невысокая гибкость Необходимость в секретов процесса компании Необходимость в специалистов со для ошибок, внесения и т.д. |
Таблица 3.3 - Создание системы «с нуля»
|
Достоинства |
Управление процессом разработки Легкость внесения и модернизации Полная конфиденциальность |
|
Недостатки |
Необходим штат программистов Необходимы специалисты по нейросетям Занимает времени Высокая стоимость Необходима настройка системы |
Таблица 3.4 - Создание на готовых «нейропакетов»
|
Достоинства |
Невысокая стоимость пакета и обновлений Готовые и обучения Пакет создан в нейросетей Достаточно высокая гибкость Техническая поддержка пакета Полная конфиденциальность Не требуется программирование От не глубокого нейросетей Более эффективное и ошибок за счет числа пользователей Возможность надстроек к у производителей Возможность с пользователями пакета |
|
Недостатки |
Не возможно собственные и обучения Необходима настройка системы Необходима подготовка данных |
Из таблицы видно, что варианта решения должен исходя из и компании. три варианта подойдут крупным компаниям, деятельность на 5-10 лет и не быстрой вложений в технологии. По пути идут западные фирмы, увеличить прибыльность своего в жесткой конкуренции.
Вариант собственной на готового нейропакета для крупных и даже для лиц - инвесторов, трейдеров, предпринимателей. Впрочем, и примеров крупнейших концернов, этот и успеха. Так, например, DuPont новый - стекло, используя пакет NeuroShell. Такжеэтотпакетиспользуетсявкрупныхзападныхбанках, такихкак Citibank, Security Pacific National Bank, The World Bank, Lloyds Bank, The Federal Reserve Board, Federal Reserve Bank of New York, ивстраховыхкомпаниях Royal Insurance, Presidential Life Insurance, New York Life Insurance идругих. Ниже рассказано об некоторых использования в областях и технологий (таблица 3.5):[29]
Таблица 3.5 - нейросетей в областях бизнеса и технологий
|
Функции |
До нейросетей |
После нейросетей |
|
1. операций с и кредитными картами |
Отслеживание по с специальных и операторов |
Специализированная Falcon HNC по сделок и покупок подозрительные и об этом. |
|
2.Медицинская диагностика |
Общепринятая объективной состоит в том, что в обследования "вызванные потенциалы" (отклики мозга) в на раздражитель, в виде на электроэнцефалограмме. Для слуха у врачу провести 2000 тестов, что около часа. |
Компанией "НейроПроект" система диагностики у детей. способна с той же определить слуха уже по 200 в всего минут, причем без квалифицированного персонала. |
|
3. фальсификаций |
Применение экспертной с 14% эффективностью. |
Нейросеть обнаруживать 38% случаев. Для настройки были также нечеткой и генетической оптимизации. |
|
4. потребительского рынка |
Обычные прогнозирования потребителей службой и аналитиков. |
Компания GoalAssist Corporation две для этой задачи. из них - это сеть с архитектурой NeuroShell Classifier Ward Systems Group, на которой различные товаров и политики. С этой сети, предназначенной для классификации, было разделение на 4 класса, отклик потребителей. Те же вместе с первой сети далее на вход NeuroShell Predictor, также содержит самоорганизующуюся сеть, но для количественного прогнозирования. ошибка составила около 4%. этой заняло 120 часов, потребовалось на входных данных. |
|
5. факторов спроса |
Проведение и исследований. для этого проводят потребителей, выяснить, факторы для решающими при данного или услуги, в случаях отдается конкурентам, и какие товара хотел бы в будущем. |
Нейросетевые позволяют сложные между факторами спроса, поведение при маркетинговой политики, наиболее факторы и стратегии рекламы, а очерчивать потребителей, перспективный для данного товара. |
|
6.Прогнозирова-ние энергии |
Эти получают в измерений энергии для клиента. проводятся 15 минут, известно, что из них - ошибочны. |
С нейросетей была система ошибочных измерений, а система потребления в каждый времени. точного позволило компании гибкую политику и свою прибыль. |
|
7. недвижимости |
Стоимость зависит от числа факторов. Так как вид этой неизвестен, то методы неэффективны в оценки квартиры. Как правило, эта решается экспертами-оценщиками, в по недвижимости. Недостатком подхода субъективность оценщика, а возможные между экспертами. |
Существуют примеры задачи оценки с помощью нейросети. |
Приведенные выше показывают, что технологии нейронных применимы в области. В задачах, таких как котировок или образов, стали уже инструментом. Нет сомнений, что проникновение новых технологий и в области - вопрос времени.
Внедрение наукоемких в фирме - достаточно дело, требующее, денег и времени, еще и некоторой перемены психологии. Однако, показывает, что эти окупаются и выводят на новый уровень.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Нейронные сети - это название групп математических алгоритмов, одним свойством - умением обучаться на примеров, “узнавая” черты встреченных образов и ситуаций.
Основными условиями их использования являются «исторических данных», которые сеть сможет обучиться, а невозможность или использования других, более формальных, методов. Для того, сеть было в дальнейшем, ее надо "натренировать" на ранее данных, для известны и входных параметров, и ответы на них. может "научиться" даже на сгенерированных случайных чисел.
Нейросетевые технологии, в и других методах анализа, перестали быть экзотикой и недоумение специалистов. В мире громадный опыт нейросетей, сто из ста западных и компаний нейротехнологии в том или ином виде. В же еще найти нейропакет было весьма непросто. к времени недоверия сломлен, появились обнадеживающие решения аналитических с элементами нейротехнологий в суровой действительности. Сегодня аналитики выбрать себе построения соответственно своему вкусу, решаемых задач.
В курсовой исследована тема использования нейронных в и бизнесе, применение нейросетевых технологий на практике, их и в от параметров внедрения.
Нейрокомпьютеры с эффективностью решать целый ряд "интеллектуальных" задач. Это распознавания образов, адаптивного управления, прогнозирования, и т.д. и нейрокомпьютеры собой новый к описанным проблемам.
иллюстрирует 3.3
Рисунок 3.3 – распознавания объекта
На видно, что прямой вид на здание. В общем положение может не обеспечивать, становится понятно не только, выше про предварительной подготовки изображения, это сложность по с распознаванием простых символов. Возможно, будет присутствующую в большинстве устройств, для угла зрения. понятно, что хотя углов на при движении небольшая, можно как немного «довернуть» реконструкцию на угол перед распознаванием. преимущество сети ещё и в том, что при наличии количества распознавание лучше, чем при других – так, Хоара набора большого количества признаков на фотографиях зданий.
Перед тем, как описать сети, следует упомянуть, что в от символьных образов, возникать некоторые с снимка по признакам, на сетке из образа, т.к., очевидно, лучшее распознавание получится при контура либо его частей отдельно.
Следует и для метода трансформирование введенного из в вид. При распознавании образов, подают на рецепторов по с тем, как изображение на человеческого глаза. По строится с полем рецепторов, собой массив, на можно изображать конфигурации символов. Ввод в устройство, представляет собой сканирования с помощью периферийного – камеры, и сохранения в формате графического файла. способом служить изображения в любой графической программе. изображение собой графический файл, т.е. кодовых знаков, несут в себе о структуре изображения. для этой в математических целях, преобразовать этот последовательный зашифрованный код в доступное представление и (0 – не закрашенные, 1 – точки).
Будем считать топологическое без уточнений, т.к. простые деформации подобие с эталоном. классов (простых образов), для верна компактности по сути является аналогом распознавания здания, что же подтверждает удачный нейронной сети как в задаче.
Основная подхода связана с выбором удовлетворительных распознавания, этот отчасти остается открытым. только, что следует из опорных и контуров в здания, а к их таким образом, чтобы получившиеся были. Даже на вероятностных описаний в признаки выделять продуманно. Эти функции пространства можно изыскать из соображений аналитической геометрии.
IV. о использования сетей для распознавания достопримечательностей.
В курсовой был анализ возможности использования сетей для автоматизированной системы дополнительной реальности, позволяющей пользователю информацию о известных объектах.
В ходе работы было рассмотрение концепции системы, как предпочтительные технологические составляющие, так и основы сложной части системы. Были существующие такой системы, возможные различных к её реализации, а рассмотрена возможная нейронной сети и ее функционирования.