Библиотека Рефераты Курсовые Дипломы Поиск
Библиотека Рефераты Курсовые Дипломы Поиск
сделать стартовой добавить в избранное
Кефирный гриб на сайте www.za4et.net.ru

Компьютеры, Программирование Компьютеры, Программирование     Программное обеспечение Программное обеспечение

Нейронная сеть Хемминга

Совок №5.
Длина совка: 22 см. Цвет в ассортименте, без возможности выбора.
18 руб
Раздел: Совки
Мыло металлическое "Ликвидатор".
Мыло для рук «Ликвидатор» уничтожает стойкие и трудно выводимые запахи за счёт особой реакции металла с вызывающими их элементами.
197 руб
Раздел: Ванная
Брелок LED "Лампочка" классическая.
Брелок работает в двух автоматических режимах и горит в разных цветовых гаммах. Материал: металл, акрил. Для работы нужны 3 батарейки
131 руб
Раздел: Металлические брелоки

Национальный технический университет Украины &quo ;Киевский политехнический институт&quo ; Физико-технический факультетКонтрольная работа № 1 По дисциплине &quo ;Интеллектуальные системы&quo ; по теме: &quo ;Нейронная сеть Хемминга&quo ;Киев-2008 Содержание1. Реализация сети. Входные символы 2. Обучение сети 3. Локализация и масштабирование изображения 4 Искажение изображения 5. Алгоритм распознавания Цель: Создать программную реализацию статической нейронной сети Хемминга, распознающей символы текста. Описание реализации алгоритма. 1. Реализация сети. Входные символыДля определения общих параметров НС - несколько констант: co s i iSourceSize=100; // Размер стороны исходного изображения co s i iDes Size=40; // Размер стороны изображения для распознавания co s i =iDes Size iDes Size; // Сколько входов co s i M=10; // Сколько образов co s floa e=- (1/M) /2; // Вес синапсов второго слоя Размер входного образа (bmp-файл) должен быть 100х100 точек (параметр iSourceSize), а перед обработкой он приводится к размеру 40x40 (параметр iDes Size). Таким образом, количество входов сети - 1600 (один вход - одна точка изображения; параметр ). Количество выходов M совпадает с количеством цифр и равняется 10. Вес отрицательной обратной связи второго слоя был принят равным - 0.05. Рис 1 Пример исходного образаКаждый нейрон представляется в виде простой структуры. Слой - это просто массив нейронов. Первый слой: s ruc I pu eiro // Тип - нейрон первого слоя { floa fW ; // Весовые коэффициенты синапсов floa fOu pu ; // Выход }; I pu eiro I pu Row ; // Это - первый слой Второй слой реализуется так: s ruc eiro // Тип - нейрон второго слоя { floa fOu pu ; // Выход floa fSum; // Взвешенная сумма входов }; eiro Seco dRow ; // Это - второй слой Здесь уже нет смысла хранить значения отдельных весов, т.к они не меняются на протяжении всей работы сети. 2. Обучение сетиПосле процедуры обучения списки весовых коэффициентов синапсов первого слоя будут содержать образы эталонных символов. Алгоритм обучения сети Хэмминга, адаптированный для данной задачи, выглядит так: 1. Выбирается i-й входной образ. 2. Изображение локализуется и приводится к нужному масштабу. 3. Образ поточечно подаётся на входы i-го нейрона. Если k-я точка образа чёрная, то весу k-го входа присваивается значение 0.5, в противном случае - 0.5 (см. формулу 5 п.3.2.5). 4. Переход на шаг 1, пока не исчерпаны все эталонные образы. Исходный код алгоритма обучения выглядит так: Image I1= ew Image ( his); // Сюда загружаем эталонный образ Image I2= ew Image ( his); // А здесь будет масштабированный I2-&g ;Wid h=iDes Size; I2-&g ;Heigh =iDes Size; for (i i=0; i&l ;M; i ) { I1-&g ;Pic ure-&g ;LoadFromFile (A siS ri g (i) &quo ;. bmp&quo ;); vScale (I2, I1); // Читаем и масштабируем образ for (i x=0; x&l ;iDes Size; x ) for (i y=0; y&l ;iDes Size; y ) // Перебираем поточечно if (I2-&g ;Ca vas-&g ;Pixels =0.5; else I pu Row =-0.5; } dele e I1; dele e I2; 3. Локализация и масштабирование изображенияДля успешной работы нужно выяснить точный размер и местоположение образа цифры. После локализации - приводим образ к размеру 40 40 (масштабирование).

Эти операции выполняются как на этапе обучения сети, так и на этапе распознавания. Всё это проделывает функция void vScale ( Image , Image ). Для эталона, ввиду отсутствия помех, локализацию провести очень просто: достаточно последовательно просмотреть все точки образа и найти границы цифры:floa iMi X, iMi Y, iMaxX, iMaxY; // Границы локализованной цифры iMi X=iMi Y=iSourceSize 1; iMaxX=iMaxY=-1; for (i x=0; x&l ;iSourceSize; x ) for (i y=0; y&l ;iSourceSize; y ) if (Source-&g ;Ca vas-&g ;Pixels ==clBlack) { if (x&l ;iMi X) iMi X=x; if (y&l ;iMi Y) iMi Y=y; if (x&g ;iMaxX) iMaxX=x; if (y&g ;iMaxY) iMaxY=y; } В данной реализации используется стандартный алгоритм обратного масштабирования без интерполяции (Source - исходный образ, Des - отмасштабированный):co s floa fScaleX= (iMaxX-iMi X) /iDes Size; // Коэффициенты сжатия co s floa fScaleY= (iMaxY-iMi Y) /iDes Size; for (i x=0; x&l ;iDes Size; x ) for (i y=0; y&l ;=iDes Size; y ) Des -&g ;Ca vas-&g ;Pixels = Source-&g ;Ca vas-&g ;Pixels ; 4 Искажение изображенияЧтобы не распознавать эталонные образы - введем искажение. Воспользуемся двумя способомами искажения: Добавление -процентного шума.for (i x=0; x&l ;IBroke2-&g ;Wid h; x ) for (i y=0; y&l ;IBroke2-&g ;Heigh ; y ) // Добавляем белый X% -й шум if (ra dom (100) &l ;iPerce ) // iPerce - это процент шума, кот // пользователь может указать через интерфейс диалогового окна if (IBroke2-&g ;Ca vas-&g ;Pixels =clBlack; 5. Алгоритм распознаванияОбщий алгоритм распознавания для сети Хэмминга состоит из четырёх частей: 1. подача распознаваемого образа на входы сети; 2. передача данных с первого слоя на второй; 3. обработка данных вторым слоем; 4. выбор распознанного образа. 1. Алгоритм работы первого этапа выглядит так: 1. Выбирается очередной нейрон; 2. Обнуляется его выход; 3. Локализуется и приводится изображение к нужному масштабу (см. п 3.3.3); 4. Локализованный образ поточечно подаётся на входы i-го нейрона. Если k-я точка образа чёрная, то к значению выхода прибавляется значение веса k-го входа, в противном случае это значение вычитается; 5. Значение выхода пропускается через функцию линейного порога; 6. Переход на шаг 1, пока не исчерпаны все нейроны первого слоя. Исходный код:for (i i=0; i&l ;M; i ) { I pu Row . fOu pu =0; // Подаём образ на нейроны первого слоя for (i x=0; x&l ;iDes Size; x ) for (i y=0; y&l ;iDes Size; y ) if (Source-&g ;Ca vas-&g ;Pixels . fOu pu =I pu Row . fOu pu =-I pu Row ; // Выход - через функцию линейного порога if (I pu Row . fOu pu = /2; }Теперь надо передать данные с выходов первого слоя на входы второго и в список результатов предыдущего прохода распознавания. Это совсем просто:floa fOu pu s ; // Копия выходов предыдущего прохода for (i i=0; i&l ;M; i ) { Seco dRow . fOu pu ; Seco dRow . fSum=0; }Теперь может начинать работу второй слой. Рассмотрим алгоритм его работы: 1. Обнуляется счётчик итераций; 2. Запоминаются выходы нейронов в списке результатов предыдущего прохода; 3. Перебирается сеть по нейронам; 4. i-й нейрон посылает свой выход на i-й вход каждого нейрона; 5. Каждый нейрон, принимая значения, накапливает их, предварительно умножив на коэффициент e (кроме случая, когда нейрон принимает своё же значение - тогда он должен умножить его на 1); 6.

Переход на шаг 4, пока не будут обработаны все нейроны; 7. Накопленные суммы каждый нейрон посылает на свой выход; 8. Переход на шаг 2, пока выходы нейронов на текущей итерации не совпадут с выходами на предыдущей или пока счётчик числа итераций не превысит некоторое значение. Теоретически, второй слой должен работать пока его выходы не стабилизируются, но на практике количество итераций искусственно ограничивают. Исходный код:i iCou =0; do { for (i i=0; i&l ;M; i ) // Знаения предыдущей утерации { fOu pu s . fSum=0; } for (i i=0; i&l ;M; i ) // Один шаг работы второго слоя for (i j=0; j&l ;M; j ) // С его выходов на его же входы if (i==j) Seco dRow . fOu pu ; else Seco dRow . fOu pu e; for (i i=0; i&l ;M; i ) // Функция - линейная Seco dRow . fSum; } while (! bEqual (fOu pu s) && iCou &l ;25); // Пока выходы не стабилизируютсяПоследний шаг - выбор из нейронов второго слоя с наибольшим значением на выходе. Его номер и есть номер распознанного образа:floa fMax=- ; i iI dex; for (i i=0; i&l ;M; i ) if (Seco dRow . fOu pu ; iI dex=i; }2. Описание программы. Руководство пользователя.При загрузке формы происходит обучение сети. Данная реализация рассчитана на работу с девятью образами. Для изменения числа образов необходимо изменить значение константы co s i M=9 на необходимое число образов и перекомпиллировать программу. Образы в процессе загрузки читаются из директории запускаемой программы из файлов . bmp. В данной случае там находятся 9 файлов с образами, имя файла должно складываться из номера образа (начало отсчета - 0) и расширения &quo ;. bmp&quo ;. Если программа не найдет нужного кол-ва файлов - возникает необрабатываемая исключительная ситуация. Сразу после загрузки формы становится доступной кнопка &quo ;Исходный образ&quo ;, которая открывает стандартное окно диалога и предлагает открыть файл, который содержит изображение одного из образов, на которых обучалась сеть для распознания. После выбора изображения становиться доступной кнопка &quo ;Локализовать&quo ;, которая запускает процедуру локализации, определяет границы собственно изображения в пустой области фона и центрует изображение с разрешением 40 40. Локализованное изображение появляется в поле объекта типа Image. После этого становиться доступной кнопка &quo ;Исказить&quo ;. Прежде, чем ее нажать, пользователь может изменить значение в поле процент зашумления (0-100%). Кнопка запускает процедуру искажения изображения, в результате которой формируется два искаженных изображения. Первый методом анизотропной апертурной фильтрации (искажаются границы символа, как это бывает при искажениях печати символа на бумаге). Второй способ искажает изображение добавлением -процентного белого шума, т.е. случайно инвертирует -процентов общего кол-ва точек, составляющих вектор изображения. При 100% происходит полная инверсия символа. И хотя пользователь в таком случае может различить символ - данная реализация программы не умеет этого делать, т.к считает, что символ изображается черными точками. В форме отображаются оба результата. На этом этапе становятся доступными две кнопки &quo ;распознать&quo ; - для первого и второго искаженного образа.

Нейронные сети и нейрокомпьютер В последнее время активно ведутся также работы по построению моделей обработки информации в нервной системе. Большинство моделей основывается на схеме формального нейрона У.МакКаллока и У.Питтса, согласно которой нейрон представляет собой пороговый элемент, на входах которого имеются возбуждающие и тормозящие синапсы; в этом нейроне определяется взвешенная сумма входных сигналов (с учетом весов синапсов), а при превышении этой суммой порога нейрона вырабатывается выходной сигнал. В моделях уже построены нейронные сети, выполняющие различные алгоритмы обработки информации: ассоциативная память, категоризация (разбиение множества образов на кластеры, состоящие из подобных друг другу образов), топологически корректное отображение одного пространства переменных в другое, распознавание зрительных образов, инвариантное относительно деформаций и сдвигов в пространстве решение задач комбинаторной оптимизации. Подавляющее число работ относится к исследованию алгоритмов нейросетей с прагматическими целями

1. Структура, принципы функционирования и технологии глобальной информационной сети

2. Предприятие, цели создания и принципы функционирования. Внешнеэкономическая деятельность предприятия

3. Интернет-вещание в системе СМИ: особенности и принципы функционирования

4. Использование нейросетей для построения системы распознавания речи

5. Разработка проводной локальной сети и удаленного доступа к данной сети с использованием беспроводной сети (Wi-Fi)

6. Занятость и безработица. Принципы функционирования и тенденции развития рынка рабочей силы
7. Общие принципы функционирования предприятия
8. Проектирование локальной сети для рабочих мест на базе сети Ethernet

9. Опыт и перспективы использования сети Интернет в коммерческих целях

10. Учебно-лабораторный комплекс по удаленному администрированию цифровых телефонных станций с использованием локально-вычислительной сети

11. Состав и функционирование ИС построенной по принципу "клиент-сервер" для численного обоснования решений

12. Принципы организации и функционирования интеллектуальных систем

13. Использование сети Интернет в политике

14. Акционерные общества: Принципы создания и функционирования

15. Рыночное хозяйство и принципы его функционирования

16. Цифровая первичная сеть - принципы построения и тенденции развития

Папка-портфолио для школьника, на 4 кольцах, 20 файлов, 10 вкладышей.
Формат - A4. Размер - 245x320 мм. Наличие файлов - 20. Количество вкладышей - 10. Материал папки - твердый картон. Материал вкладыша -
371 руб
Раздел: Портфолио
Мел белый, 72 штуки.
В наборе: 72 мелка.
536 руб
Раздел: Мел
Подстаканник для прогулочных колясок Peg-Perego Cup holder.
Держатель для бутылочки Peg-Perego Cup Holder - удобный подстаканник для прогулочных колясок фирмы Peg-Perego. Легко подойдет к коляскам
975 руб
Раздел: Прочие

17. Изучение химического равновесия и принципа Ле Шателье в 9 классе с использованием компьютера

18. Принципы построения составных сетей

19. Модемы: использование в сетях, различия в архитектуре, сравнительные характеристики, особенности эксплуатации. Нештатные ситуации и их разрешение. Диагностика и тестирование

20. Метод Хемминга

21. Принципы создания культурных ландшафтов и их рациональное использование

22. Аппроксимация функции с использованием нейронных сетей
23. Использование сетей Петри в математическом моделировании
24. Общие принципы, характерные для нейросетей

25. Основные принципы построения сети 1-WIRE

26. Создания интерактивных WEB - страниц для получения информации в сети Интернет с использованием форм, заполняемых пользователем

27. Акустоэлектрические преобразователи. Принципы работы. Особенности конструкции и использования

28. История и принципы работы всемирной сети Интернет

29. Принципы построения и функционирования различного вида генераторов колебаний

30. Розничные торговые сети на региональном рынке: проблемы и перспективы функционирования

31. Использование PR в сети Интернет

32. Основные принципы организации и функционирования производства на машиностроительном предприятии

Пенал школьный "Космос".
Пенал школьный с откидной планкой, без наполнения. Одно отделение, эластичные держатели для канцелярских принадлежностей, в прозрачном
460 руб
Раздел: Без наполнения
Маркеры для досок, 12 цветов.
Маркеры для досок идеальны для использования дома и в детских учреждениях. Количество цветов: 12 ярких и сочных цветов. Надписи и рисунки
503 руб
Раздел: Для досок
Набор линеров "Kores", 0,4 мм, 10 цветов.
Линеры имеют эргономичную зону обхвата. Толщина линии письма - 0,4 мм. Набор содержит 10 цветов. Входящие в набор цвета:
424 руб
Раздел: Капиллярные

33. Цифровая защита фидеров контактной сети постоянного тока ЦЗАФ-3,3 кВ, эффективность использования, выбор уставок в границах Тайгинской дистанции электроснабжения

34. Содержание, принципы и особенности функционирования финансов некоммерческих организаций

35. Пенсионный фонд РФ принципы его функционирования

36. Принцип работы и назначение телескопа

37. Роль микроэлементов в обменных процессах растений и на накоплении ими биологически активных веществ (Реферат (обзор литературы) () WinWord 97)

38. Использование фитонцидных растений для оздоровления воздуха помещений
39. Биоэтические аспекты использования животных в биомедицине
40. Основные принципы создания группировок войск для сражения, принятия решения командованием и организации управления

41. История изучения и использования природных вод на Урале

42. Геодезические опорные сети. Упрощенное уравнивание центральной системы

43. Использование ассимиляционного региона /в экономике Курганской области/

44. Принцип налогообложения /Украина/

45. Налоги: эволюция, определения и формы. Принципы налоговой политики и функции налогов

46. Понятие и принципы административной ответственности

47. Межбанковские отношения на основе использования высоких технологий интербанковских телекоммуникаций

48. Новые принципы осуществления валютного регулирования и валютного контроля в РФ

Стиральный порошок Ушастый нянь, 9000 г.
Стиральный порошок "Ушастый нянь" создан специально для новорожденных детей. Активные добавки, которые входят в состав порошка,
999 руб
Раздел: Для стирки детских вещей
Игровой набор "Строим дом".
Игровой набор "Строим дом" из серии "Детский сад" от компании ПК "Форма" состоит из домика и строительного
646 руб
Раздел: Наборы строительной техники
Наполнитель бумажный (50 грамм), натуральный.
Вес: 50 грамм. Бумажный наполнитель используют в качестве декоративного материала, создавая из него на поверхности подарков различные
448 руб
Раздел: Упаковочные ленты, банты

49. Интеллектуальная собственность в сети Internet

50. Правовое регулирование расчетов с использованием пластиковых карт

51. Принципы гражданского процессуального права

52. Принципы и формы налогообложения на Украине

53. Принцип разделения властей в Конституции РФ 1993г.

54. Основные принципы международного публичного права
55. Принципы технического регулирования, порядок разработки, принятия технических регламентов
56. Принцип разделения властей

57. Понятие и принципы правового государства

58. Проблемы реализации принципа разделения властей, действия системы сдержек и противовесов на примере Российской Федерации

59. Общепризнанные принципы и нормы международного права как составная часть правовой системы России

60. Значение, цели, задачи и основные принципы трудового права

61. Животный мир как объект охраны и использования

62. Правовое регулирование использования и охраны животного мира

63. Способы перевода просторечия, использованного в романе А. Силлитоу "Ключ от двери", на русский язык

64. Функционирование пословиц и поговорок в немецком языке, отражающих межличностные отношения

Балерины. 5 часов активной игры. Более 400 наклеек!. Пратт Леони
Все девчонки очень любят наряжаться! А еще они с удовольствием поют и танцуют. Им нравится путешествовать, узнавать что-то новое и вообще
334 руб
Раздел: Альбомы, коллекции наклеек
Настольная игра "Кортекс. Битва умов".
Сможете отличить ракушку от клубники на ощупь? А помочь коту догнать мышь и не заплутать в лабиринте? Детская версия игры Кортекс: Битва
914 руб
Раздел: Карточные игры
Карандаши восковые, 20 цветов, выкручивающийся стержень.
Восковые карандаши отличаются необыкновенной яркостью и стойкостью цвета, легко смешиваются, создавая огромное количество оттенков. Очень
301 руб
Раздел: Восковые

65. Использование видео на уроках английского языка

66. Художественные средства и их использование в творчестве живописцев авангарда начала XX века

67. Несколько рефератов по культурологии

68. Использование художественной литературы на уроках истории

69. Неологизмы, их типы и стилистическое использование

70. Фантастика и миф: использование мифологических образов в современной фантастической литературе
71. Использование кабинета для внеклассной работы по иностранному языку
72. Сниженная лексика в современном немецком языке; источники пополнения и особенности функционирования в молодежном сленге

73. Реферат по научной монографии А.Н. Троицкого «Александр I и Наполеон» Москва, «Высшая школа»1994 г.

74. Сословия в России до 16 века: их образование, функционирование, привилегии, влияние на государственную жизнь

75. Нейронные сети, основанные на соревновании

76. Использование информационных технологий в туризме

77. Глобальные сети. INTERNET

78. Имитационное моделирование компьютерных сетей

79. Глобальные и локальные сети

80. Управление системой "Интеллектуальный дом" через Интернет. Аппаратно-программные решения внутренней сети

Коляска-трость Еду-Еду (цвет: серый/фиолетовый, арт. E-103).
Коляска-трость E-103 - простая, стильная и легкая коляска. Особенности: - Стильный и яркий дизайн; - Надёжная стальная рама; - Плавающие
1637 руб
Раздел: Коляски-трость
Ложечки "Pigeon" для первого прикорма.
Набор ложечек (2 штуки) для первого прикорма. Мягкий материал, не травмирующий ротик малыша. С безопасным ограничителем в основании
386 руб
Раздел: Ложки, вилки
Логическая игра "Динозавры.Таинственные острова", арт. SG 282 RU.
Исследуй Юрский период и его динозавров! Это увлекательная форма комбинационной игры, которая бросает Вам вызов. Держите плотоядных
1117 руб
Раздел: Игры логические

81. Организация доступа в Internet по существующим сетям кабельного телевидения

82. Отчет по производственной практике в Вычислительном центре УГМТУ (Компьютерные сети. Классификация компьютерных сетей)

83. Высокоскоростные сети

84. Глобальные сети АТМ

85. Информационные технологии в экономике. Информационная безопасность в сетях ЭВМ

86. Локальные вычислительные сети. Операционная система NetWare фирмы Novell
87. Локальные и глобальные сети. Электронная почта
88. Мировая сеть FIDOnet

89. Организация кабельного участка на магистрали первичной сети

90. Построение локальной компьютерной сети масштаба малого предприятия на основе сетевой ОС Linux

91. Разработка и создание СКС на базе сетей Ethernet при подключении пользователей жилого дома к глобальной сети INTERNET

92. Создание сети Internet

93. Компьютерные сети

94. Основы построения сетей

95. Проектирование локальной вычислительной сети

96. Кабели для компьютерных сетей

Чехлы для коляски с поворотными колесами Bambola, 4 штуки.
Чехлы на коляску помогут Вам поддерживать чистоту в Вашем доме. После прогулки надеваются на колеса коляски и плотно удерживают грязь и
326 руб
Раздел: Чехлы для колес
Пенал школьный "Мышка", цвет малиновый.
Школьный пенал. Цвет: малиновый. 1 отделение. Материал: силиконовый полимер. В раскрытом виде выполняет роль подставки, возможность
372 руб
Раздел: Без наполнения
Сменная кассета "Барьер 4", универсальная, для всех типов фильтров "Барьер".
Средний ресурс кассеты: 350 литров. Подходит для всех типов фильтров "Барьер".
303 руб
Раздел: Фильтры для воды

97. Проблемы использования и пути развития интернет-компьютерных технологий в России

98. Криптографическая защита функционирование ЛВС в реальном режиме времени

99. Дидактические свойства глобальной информационно-коммуникационной сети Интернет

100. Межкультурная коммуникация в электронной среде и поиск информации в сети Интернет


Поиск Рефератов на сайте za4eti.ru Вы студент, и у Вас нет времени на выполнение письменных работ (рефератов, курсовых и дипломов)? Мы сможем Вам в этом помочь. Возможно, Вам подойдет что-то из ПЕРЕЧНЯ ПРЕДМЕТОВ И ДИСЦИПЛИН, ПО КОТОРЫМ ВЫПОЛНЯЮТСЯ РЕФЕРАТЫ, КУРСОВЫЕ И ДИПЛОМНЫЕ РАБОТЫ. 
Вы можете поискать нужную Вам работу в КОЛЛЕКЦИИ ГОТОВЫХ РЕФЕРАТОВ, КУРСОВЫХ И ДИПЛОМНЫХ РАБОТ, выполненных преподавателями московских ВУЗов за период более чем 10-летней работы. Эти работы Вы можете бесплатно СКАЧАТЬ.