Нейронные сети. Алгоритмы распознавания образов

Целью данной работы является разработка моделей и алгоритмов для построения нейро-нечетко-генетической системы распознавания графических образов и ее применение для автоматизации работы почтовой службы

АННОТАЦИЯ. 5

ВВЕДЕНИЕ. 7

ГЛАВА 1. ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ РАЗДЕЛ.. 9

1.1 Искусственный нейрон. 9

1.2 Применение нейронных сетей. 12

1.3 Архитектуры нейронных сетей. 14

1.4 Обучение нейронных сетей. 15

1.5 Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга. 19

1.6 ADALINE - Adaptive Linear Neuron (Адаптивный Линейный нейрон) 24

1.7 Многослойные нейронные сети без обратной связи. 27

1.7.1 Сложность разделяющих поверхностей. 28

1.8 Распознавание изображения. 30

1.9. Предобработка изображения. 31

1.10 Сегментация. 35

1.11 Распознавание. 37

ВЫВОДЫ ПО 1 ГЛАВЕ. 41

ГЛАВА 2. КОНСТРУКИВНЫЙ РАЗДЕЛ. 43

2.1 Постановка задачи. 43

2.2 Архитектура нейронных сетей. 43

2.3 Разделение пространства признаков на области и извлечение ключевых признаков 45

2.3.1 Многослойные нейронные сети. 46

2.3.2 Нейронные сети высокого порядка и моментные НС.. 52

2.3.3 Радиально-базисные нейронные сети. 53

2.4 Распознавание с учётом топологии пространства. 54

2.4.1 Когнитрон. 55

2.4.2 Неокогнитрон. 56

2.4.3 Свёрточные нейронные сети. 57

2.5 Выбор программной среды и языка программирования для создания ПО.. 59

2.6 Алгоритм процесса работы проектируемого ПО.. 61

2.7 Процесс разработки программы по распознаванию лиц при помощи нейронных сетей 62

ВЫВОД ПО 2 ГЛАВЕ. 70

ГЛАВА 3. ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ.. 71

3.1 Процесс тестирования разработанной программы. 71

3.2 Руководство пользователя. 74

ВЫВОДЫ ПО 3 ГЛАВЕ. 77

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 78

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ.. 80

ПРИЛОЖЕНИЕ А: Программный листинг. 82

ПРИЛОЖЕНИЕ Б: Архитектура нейронной сети по распознаванию лиц. 87

ПРИЛОЖЕНИЕ В: Диаграмма классов и связей для реализации программы по распознаванию лиц при помощи нейронных сетей. 88

ПРИЛОЖЕНИЕ Г: Диаграмма состояний ПО.. 89