Учебное пособие. — Ростов н/Д.: Ростовский государственный
университет путей сообщения, 2012. — 134 с.
Приведены необходимые сведения об организации и построении систем
распознавания образов, а также о нейросетевом моделировании
процессов интеллектуальной обработки данных. Пособие содержит
указания по самостоятельному изучению курса "Интеллектуальные
информационные системы", лабораторные работы, поддерживающие
изучение данного курса.
Введение.
Распознавание образов.
Представление образов объектов в векторной форме.
Распознавание по расстояниям в n—мерном пространстве признаков.
Распознавание в пространстве качественных признаков.
Средства кластеризации исходных данных.
Распознавание изображений.
Лабораторные работы:
Представление изображений в n—мерном векторном пространстве;
Исследование геометрических мер близости распознаваемых объектов и классов;
Распознавание объекта с качественными характеристиками;
Исследование методов кластерного анализа при интеллектуальной обработке данных в информационных системах;
Предварительная обработка изображения для его последующего распознавания;
Исследование методов формирования признаков идентификации объектов;
Знакомство с интерфейсом программы "Контролёр";
Исследование информативности признаков идентификации.
Искусственные нейронные сети.
Многослойные персептроны.
Особенности построения.
Самообучающиеся нейросети.
Рекурентные сети Хопфилда.
Лабораторная работа: Исследование способов реализации нейросегевого распознавания для систем технического зрения.
Заключение.
Список литературных источников.
Приложение: Рабочие материалы.
Распознавание образов.
Представление образов объектов в векторной форме.
Распознавание по расстояниям в n—мерном пространстве признаков.
Распознавание в пространстве качественных признаков.
Средства кластеризации исходных данных.
Распознавание изображений.
Лабораторные работы:
Представление изображений в n—мерном векторном пространстве;
Исследование геометрических мер близости распознаваемых объектов и классов;
Распознавание объекта с качественными характеристиками;
Исследование методов кластерного анализа при интеллектуальной обработке данных в информационных системах;
Предварительная обработка изображения для его последующего распознавания;
Исследование методов формирования признаков идентификации объектов;
Знакомство с интерфейсом программы "Контролёр";
Исследование информативности признаков идентификации.
Искусственные нейронные сети.
Многослойные персептроны.
Особенности построения.
Самообучающиеся нейросети.
Рекурентные сети Хопфилда.
Лабораторная работа: Исследование способов реализации нейросегевого распознавания для систем технического зрения.
Заключение.
Список литературных источников.
Приложение: Рабочие материалы.