это быстро и бесплатно
Оформите заказ сейчас и получите скидку 100 руб.!
Ознакомительный фрагмент работы:
Пушников А. А., ПС-569
Тезисы доклада на научно-практическую конференцию «Современные методы и средства автоматического управления техническими объектами»
On-line распознавание рукописных символов
В настоящее время, в связи с развитием миниатюрных компьютеров, таких как PDA, TabletPC, стоит проблема безклавиатурного ввода данных. Одним из альтернативных средств ввода является сенсорная панель. Был исследован способ метод распознавания рукописных символов с помощью искусственной нейронной сети.
Задача on-line распознавания состоит из трех основных этапов:
1. На этапе предварительной обработки данных выбираем основные признаки и преобразуем их в удобную для классификации форму, например вектор в каком-либо пространстве. В задаче on-line распознавания известен путь пера, в виде последовательности точек. Для упрощения классификатора, уменьшаем количество точек до некоторого фиксированного числа n. Такая выборка делает расстояния между точками практически одинаковыми, что позволяет не учитывать при распознавании размер символа. Для инвариантности символа относительно его положения на изображении, преобразуем входную последовательность в вектор синусов и косинусов углов между осями координат и прямой, соединяющей две соседние точки. В результате получаем вектор размерностью 2*(n -1).
2. На этапе классификации разделяем пространство входных векторов на отдельные области, в качестве классификатора используем нейронная сеть. Была исследована двухслойная нейронная сеть обратного распространения с логарифмической сигмоидной функцией активации нейронов. Число входов – 2*(n -1), число выходов равно числу символов. Такая нейронная сеть позволит получить на выходе оценку совпадения исследуемого образа с исходными.
При исследовании выбиралось: n=10, количество входных нейронов – 18, количество исследуемых символов – 4, количество выходных нейронов – 4. Схема нейронной сети представлена на рис. 1. График тренировки нейронной сети представлен на рис. 2. Изображения обучающих символов представлены на рис. 3. Изображение тестового символа представлено на рис. 4. В таблице 1 представлены выходы нейронной сети.
Рисунок 1 - Схема нейронной сети
|
|
Рисунок 2 - График тренировки нейронной сети
Рисунок 3 - Изображения обучающих символов. Линией обозначены выбранные точки, окружностями - введенные
Рисунок 4 - Изображение тестового символа. Линией обозначены выбранные точки, окружностями – введенные
Таблица 1. Выход нейронной сети для тестового символа.
| № выхода нейронной сети | Выход нейронной сети | Название обучающего символа, соответствующего данному выходу |
| 1 | 0.9996 | Символ «а» |
| 2 | 0.0000 | Символ «б» |
| 3 | 0.0000 | Символ «в» |
| 4 | 0.0001 | Символ «г» |
3. На этапе принятия решения делаем вывод, на какой из обучающих символов более похож тестовый символ. Для этого выбираем символов, которому соответствует наибольшее значение выхода нейронной сети. Если же максимальное значение не превысит некоторое пороговое значение или несколько выходов будут иметь близкие значения, то делаем вывод, что введен неизвестный символ.
Исследованная модель уверенно распознает рукописные символы и позволяет сделать вывод о том является ли исследуемый символ одним из известных ранее.
Сделайте индивидуальный заказ на нашем сервисе. Там эксперты помогают с учебой без посредников 
Разместите задание – сайт бесплатно отправит его исполнителя, и они предложат цены.
Цены ниже, чем в агентствах и у конкурентов
Вы работаете с экспертами напрямую. Поэтому стоимость работ приятно вас удивит
Бесплатные доработки и консультации
Исполнитель внесет нужные правки в работу по вашему требованию без доплат. Корректировки в максимально короткие сроки
Гарантируем возврат
Если работа вас не устроит – мы вернем 100% суммы заказа
Техподдержка 7 дней в неделю
Наши менеджеры всегда на связи и оперативно решат любую проблему
Строгий отбор экспертов
К работе допускаются только проверенные специалисты с высшим образованием. Проверяем диплом на оценки «хорошо» и «отлично»
Работы выполняют эксперты в своём деле. Они ценят свою репутацию, поэтому результат выполненной работы гарантирован 
Ежедневно эксперты готовы работать над 1000 заданиями. Контролируйте процесс написания работы в режиме онлайн 
Для электрической схемы, изображенной на рисунке
Решение задач, Электротехника и электроника
Срок сдачи к 4 июня
Оформить готовые материалы диплома для прохождения нормоконтроля и антиплагиата
Диплом, ПГС, Строительство
Срок сдачи к 5 июня
тема Гиподинамия: неблагоприятное влияние на организм студентов.
Реферат, Физкультура
Срок сдачи к 3 июня
Выполнить контрольное практическое задание и дать развернутые ответы
Контрольная, Основы судебно-экспертной деятельности
Срок сдачи к 9 июня
Сделать два реферата
Контрольная, Доказывание и доказательства по гражданским, административным делам и экономическим спорам
Срок сдачи к 9 июня
Поведенческая экономика. Исследование паттернов людей
Диплом, Поведенческая экономика
Срок сдачи к 1 сент.
Повышение мощности и экологических показателей дизельного двигателя внутреннего сгорания за счёт озонирования топливовоздушной смеси
ВКР, Тракторы и автомобили
Срок сдачи к 14 июня
Реклама и интегрированные коммуникции
Лабораторная, Информатика и основы информационно-коммуникационных технологий
Срок сдачи к 5 июня
Практическое задание
Другое, Информатика и основы информационно-коммуникационных технологий
Срок сдачи к 5 июня
Исправить недочеты в работе вкр. без нейросети!! самое важное!
Другое, Государственное и муниципальное управление
Срок сдачи к 4 июня
Тема: Современное состояние государственных финансов в России и проблемы их развития
Курсовая, Финансы
Срок сдачи к 7 июня
«Всё сдал!» — безопасный онлайн-сервис с проверенными экспертами
Используя «Свежую базу РГСР», вы принимаете пользовательское соглашение
и политику обработки персональных данных
Сайт работает по московскому времени:
Принимаем к оплате
© 2011—2026 Всё сдал!
Заполните форму и узнайте цену на индивидуальную работу!
Мы ВКонтакте 
Трейлер о сайте