ИССЛЕДОВАНИЕ АКТУАЛЬНОСТИ РОБОТОВ ДОСТАВЩИКОВ

Цель данной научно-исследовательской работы – обзор предметной области по распознаванию роботов доставщиков.

В данной работе должны быть решены следующие задачи:

-    обзор перспективных роботов доставщиков;

-    обзор технологий, которым оснащены роботы;

-    определить необходимость разработки интеллектуального распознавателя роботов доставщиков;

рассмотреть методы распознавания роботов доставщиков.

ВВЕДЕНИЕ. 4

1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ НИРС. 5

2    ИССЛЕДОВАНИЕ АКТУАЛЬНОСТИ РОБОТОВ ДОСТАВЩИКОВ.. 6

2.1 Перспективные роботы доставщики. 7

2.2 Технологии, которыми оснащены роботы доставщики. 8

2.3 Будущее роботов доставщиков. 9

2.4 Необходимость разработки интеллектуальной системы по распознаванию роботов-доставщиков. 9

3    МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ РОБОТОВ ДОСТАВЩИКОВ.. 11

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 16

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ.. 17

1.                Соколинский, Л.Б. Машинное обучение / Л.Б. Соколинский. – Лекция № 5: Кафедра системного программирования ЮУрГУ. – 2018. – 19 с.

2.                Хант, Э. Искусственный интеллект / Э. Хант. – М.: Мир, 2018. – 560 c.

3.                Васильев, А.Н. Принципы и техника нейросетевого моделирования / А.Н. Васильев, Д.А. Тархов. – Москва: Наука, 2018. – 999 c.

4.                Галушкин, А. И. Нейрокомпьютеры. Учебное пособие / А.И. Галушкин. – М.: Альянс, 2018. – 528 c.

5.                Гелиг, А.Х. Введение в математическую теорию обучаемых распознающих систем и нейронных сетей. Учебное пособие / А.Х. Гелиг. – М.: Издательство СПбГУ, 2018. – 224 c.

6.                Ясницкий, Л. Н. Введение в искусственный интеллект / Л.Н. Ясницкий. – М.: Академия, 2018. – 176 c.

7.                Воронова, Л.И. Machine Learning: регрессионные методы интеллектуального анализа данных: Учебное пособие / Л.И. Воронова, В.И. Вороновю. – МТУСИ. – М., 2018. – 83 с.

8.                Гудфеллоу, Я. «Глубокое обучение» / Я. Гулфедоу, И. Бенджи, А. Курвилль. – пер. с англ. А.А. Слинкина. 2-ое изд., искр. – М.: ДМК Пресс, 2018. – 652 с.

9.                Визильтер, Ю.В. Структурно-функциональный анализ и синтез глубоких конволюционных нейронных сетей / Ю.В. Визильтер, В.С. Горбацевич // Компьютерная оптика – Т.43. №5. 2019. – С.886-900.

Сабиров, А.И. Компьютерные исследования и моделирование / А.И. Сабиров, А.С. Катасёв, М.В. Дагаева. – 13, 2, 2021. – 429-435.