ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЦИФРО-БУКВЕННОЙ ИНФОРМАЦИИ 4
1.1 Технологии распознавания 4
1.2 Машинное обучение и нейронные сети 6
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА РАЗЛИЧНЫХ МЕТОДОВ ДЛЯ УПРОЩЕНИЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЦИФРО-БУКВЕННОЙ ИНФОРМАЦИИ 13
2.1 Разработка метода обработки цифробуквенных комплексов и аббревиатур 13
2.2 Разработка алгоритмов «ёфикации» и «йфикации» слов 14
ГЛАВА 3. АНАЛИЗ КОДА РАСПОЗНАВАНИЯ ЦИФРО-БУКВЕННОЙ ИНФОРМАЦИИ 17
3.1 Нейронная сеть (CNN) для распознавания 19
3.2 Обучение нейронной сети 21
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 23
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 24
ЛИСТИНГ ПРОГРАММЫ 25
Современные информационные технологии и запросы общества привели к значительной важности обработки и распознавания цифро-буквенной информации. Объем цифровой информации растет и требует более эффективных методов для их обработки. Технологии распознавания и машинное обучение, такие как нейронные сети, стали важным инструментом для создания и оптимизации методов идентификации.
Актуальность темы повышается за счет разработки различных методов идентификации цифро-буквенной информации, включая обработку комплексов цифр и букв, а также разработку алгоритмов для коррекции слов.
Целью данной курсовой работы является исследование, разработка и анализ методов идентификации цифро-буквенной информации.
Задачи, которые необходимо решить для достижения цели:
1. Провести анализ существующих методов идентификации цифро-буквенной информации.
2. Описать основные алгоритмы, которые используются для идентификации цифро-буквенной информации.
3. Описать разработку методов и алгоритмов для распознавания буквенно-цифровой информации.
4. Разработать программу одним из методов для распознавания цифро-буквенной информации.
Объектом исследования являются методы и алгоритмы идентификации, а предметом исследования - процессы обработки и распознавания цифро-буквенной информации.
Данная курсовая работа предназначена для выявления аспектов и применения разнообразных методов идентификации цифро-буквенной информации, с учетом алгоритмов машинного обучения и использования нейронных сетей в процессе распознавания.
Войти
в кабинет
в кабинет
Пролистайте материалы и убедитесь в качестве
Методы идентификации цифро-буквенной информации. А также похожие готовые работы: страница 522 #9106582
Артикул: 9106582
- Предмет: Информационная безопасность
- Уникальность: 75% (Антиплагиат.ВУЗ)
- Разместил(-а): 185 Рамиль в 2024 году
- Количество страниц: 31
- Формат файла: docx
1 170p.
1 500p.
Только 16 и 17-го!
1. Пикалёв Я. С. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ НОРМАЛИЗАЦИИ ТЕКСТОВЫХ КОРПУСОВ // Проблемы искусственного интеллекта. 2022. №2 (25). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-sistemy-normalizatsii-tekstovyh-korpusov (дата обращения: 30.05.2024).
2. Логика сознания. Часть 9. Искусственные нейронные сети и миниколонки реальной коры // URL: https://habr.com/ru/articles/317712/ (дата обращения: 01.05.2024).
3. Кулакович А. Ю. Программная реализация однослойной нейронной сети для распознавания цифровых символов // ИВД. 2018. №3 (50). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/programmnaya-realizatsiya-odnosloynoy-neyronnoy-seti-dlya-raspoznavaniya-tsifrovyh-simvolov (дата обращения: 30.05.2024).
4. Распознавание рукописных цифр при помощи сверточных нейронных сетей // URL: https://na-journal.ru/5-2023-informacionnye-tekhnologii/5244-raspoznavanie-rukopisnyh-cifr-pri-pomoshchi-svertochnyh-neironnyh-setei (дата обращения: 01.05.2024).
5. Афонасенко А. В. Обзор методов распознавания структурированных символов //URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-metodov-raspoznavaniya-strukturirovannyh-simvolov/viewer (дата обращения 01.05.2024).
6. Козлова Н. Ш., Довгаль В. А. Анализ применения искусственного интеллекта и машинного обучения в кибербезопасности //URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-primeneniya-iskusstvennogo-intellekta-i-mashinnogo-obucheniya-v-kiberbezopasnosti/viewer (дата обращения 05.05.2024)
7. Кузнецова И. О. Малютов Д.А. Принцип работы и архитектура нейронных сетей //URL: https://cyberleninka.ru/article/n/printsip-raboty-i-arhitektura-neyronnyh-setey/viewer (дата обращения 05.05.2024)
2. Логика сознания. Часть 9. Искусственные нейронные сети и миниколонки реальной коры // URL: https://habr.com/ru/articles/317712/ (дата обращения: 01.05.2024).
3. Кулакович А. Ю. Программная реализация однослойной нейронной сети для распознавания цифровых символов // ИВД. 2018. №3 (50). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/programmnaya-realizatsiya-odnosloynoy-neyronnoy-seti-dlya-raspoznavaniya-tsifrovyh-simvolov (дата обращения: 30.05.2024).
4. Распознавание рукописных цифр при помощи сверточных нейронных сетей // URL: https://na-journal.ru/5-2023-informacionnye-tekhnologii/5244-raspoznavanie-rukopisnyh-cifr-pri-pomoshchi-svertochnyh-neironnyh-setei (дата обращения: 01.05.2024).
5. Афонасенко А. В. Обзор методов распознавания структурированных символов //URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-metodov-raspoznavaniya-strukturirovannyh-simvolov/viewer (дата обращения 01.05.2024).
6. Козлова Н. Ш., Довгаль В. А. Анализ применения искусственного интеллекта и машинного обучения в кибербезопасности //URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-primeneniya-iskusstvennogo-intellekta-i-mashinnogo-obucheniya-v-kiberbezopasnosti/viewer (дата обращения 05.05.2024)
7. Кузнецова И. О. Малютов Д.А. Принцип работы и архитектура нейронных сетей //URL: https://cyberleninka.ru/article/n/printsip-raboty-i-arhitektura-neyronnyh-setey/viewer (дата обращения 05.05.2024)
Материалы, размещаемые в каталоге, с согласия автора, могут использоваться только в качестве дополнительного инструмента для решения имеющихся у вас задач,
сбора информации и источников, содержащих стороннее мнение по вопросу, его оценку, но не являются готовым решением.
Пользователь вправе по собственному усмотрению перерабатывать материалы, создавать производные произведения,
соглашаться или не соглашаться с выводами, предложенными автором, с его позицией.
| Тема: | Методы идентификации цифро-буквенной информации |
| Артикул: | 9106582 |
| Дата написания: | 17.04.2024 |
| Тип работы: | Курсовая работа |
| Предмет: | Информационная безопасность |
| Оригинальность: | Антиплагиат.ВУЗ — 75% |
| Количество страниц: | 31 |
Скрин проверки АП.ВУЗ приложен на последней странице.
Файлы артикула: Методы идентификации цифро-буквенной информации. А также похожие готовые работы: страница 522 по предмету информационная безопасность
Пролистайте "Методы идентификации цифро-буквенной информации. А также похожие готовые работы: страница 522" и убедитесь в качестве
После покупки артикул автоматически будет удален с сайта до 16.12.2024
Посмотреть остальные страницы ▼
Честный антиплагиат!
Уникальность работы — 75% (оригинальный текст + цитирования, без учета списка литературы и приложений), приведена по системе Антиплагиат.ВУЗ на момент её написания и могла со временем снизиться. Мы понимаем, что это важно для вас, поэтому сразу после оплаты вы сможете бесплатно поднять её. При этом текст и форматирование в работе останутся прежними.
Гарантируем возврат денег!
Качество каждой готовой работы, представленной в каталоге, проверено и соответствует описанию. В случае обоснованных претензий мы гарантируем возврат денег в течение 24 часов.
Утром сдавать, а работа еще не написана?
Через 30 секунд после оплаты вы скачаете эту работу!
Сегодня уже купили 49 работ. Успей и ты забрать свою пока это не сделал кто-то другой!
ПРЕДЫДУЩАЯ РАБОТА
Шпионские программы и методы защиты от них. Разработка Кейлоггера
СЛЕДУЮЩАЯ РАБОТА
Молодежное телевидение: методы и стратегии влияния на эмоциональный интеллект аудитории