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

ВВЕДЕНИЕ. 6

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ МОДЕЛИ, МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ. 10

1.1 Интеллектуальные системы распознавания образов. 10

1.2. Обзор существующих моделей, методов и алгоритмов компьютерного зрения 12

1.3 Нейронные сети - как инструмент в задачах распознавания. 13

1.4 Обзор существующих методов распознавания образов. 14

1.5 Эволюционное моделирование для настройки нейронной нечеткой сети в задачах распознавания образов. 22

1.6 Нейросетевые технологии. 24

1.6.1 Многослойный персептрон. 24

1.6.2 Сеть Кохонена. 28

1.6.3 Сеть Хемминга. 32

1.6.4 Нечеткие нейронные сети. Сеть Ванга-Менделя. 35

1.6.5 Оценка эффективности работы нейронных сетей. 41

1.7 Цель работы и основные поставленные задачи. 41

Вывод по 1 главе. 42

ГЛАВА 2. РАСПОЗНАВАНИЕ СИМВОЛОВ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И НАСТРОЙКА ВЕСОВЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ, С ПОМОЩЬЮ МОДИФИЦИРОВАННОГО ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА.. 44

2.1 Алгоритм предварительной обработки изображения. 44

2.2 Бинаризация. 45

2.3 Сегментация изображения. 50

2.4 Понятие генетического алгоритма. 53

2.5 Адаптация алгоритма к решаемой задаче. 54

Выводы по 2 главе. 68

ГЛАВА 3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ. 69

3.1 Интерфейс пользователя. 69

3.2 Взаимодействие функциональных блоков. 75

3.3 Технологический процесс. 81

Выводы по 3 главе. 82

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 83

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ.. 84

ПРИЛОЖЕНИЕ: ПРОГРАММНЫЙ ЛИСТИНГ. 89