ВВЕДЕНИЕ 5
1 Анализ требования на разработку 7
1.1 Анализ предметной области 7
1.2 Анализ поставленной задачи 8
1.3 Описания проблемы верификации подписей и печатей 9
1.4 Обзор решений экспертизы печатей и подписей 10
1.4.1 Библиотека для создания нейросетей TensorFlow 10
1.4.2 Библиотека прикладных математических процедур SciPy 10
1.4.3 Библиотека глубокого машинного обучения Keras 11
1.4.4 Библиотека компьютерного зрения OpenCV 11
1.4.5 Топология искусственной нейронной сети 12
1.4.5 Сиамская нейронная сеть 13
1.5 Разработка модели данных 14
1.5.1 Выделение сущностей и моделей 14
1.5.2 Разработка ER-модели 15
1.6 Моделирование бизнес-процессов 17
1.6.1 Описание предметной области 17
1.6.2 Сквозной процесс 17
1.6.3 BPMN2 модель процессов 18
1.7 Разработка пользовательских требований 19
1.7.1 Диаграмма вариантов использования 19
1.7.2 Спецификация вариантов использования 20
1.8 Разработка функциональных требований 22
1.9 Разработка нефункциональных требований 24
1.9.1 Требования к пользовательским интерфейсам 24
1.9.2 Требования к атрибутам качества 24
1.9.3 Требования к производительности 24
1.10 Вывод по главе 25
2 Проектирование системы проверки на наличие и оригинальности печатей и подписей 26
2.1 Функциональная модель системы 26
2.2 Разработка алгоритмов системы 28
2.2.1 Алгоритм функции «Обучение и Тестирование» 28
2.3 Вывод по главе 28
3.1 Используемые технологии 29
3.2 Среда разработки 29
3.3 Топология нейронной сети 30
3.3.1 Модель встраивания 30
3.3.2 Окончательная сеть 33
3.4 Предобработка изображений обучающей выборки 35
3.5. Формирование обучающей выборки 35
3.6 Планирование скорости обучения 36
3.7 Обучение нейронной сети 37
3.8 Результаты работы нейронной сети 37
3.9 Кратко про модуль экспертиза печатей 39
3.9.1 Результаты выполнения программы 39
3.10 Вывод 41
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 42
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ИСТОЧНИКОВ 44
ПРИЛОЖЕНИЕ А 46
Актуальность разработки обусловлено необходимостью автоматизации процедуры экспертизы печатей и подписей, для уменьшении работы сотрудников с документами.
Предметом исследования является проектирование автоматизированной системы экспертизы печатей и подписей.
Объект исследования – процесс экспертизы подписей и печатей в документах.
Цель работы в повышении эффективности и исключение рисков в ведении документов путем автоматизации процесса проверки.
Для достижения поставленной цели необходимо решить данные задачи:
1. описать бизнес-требования к системе;
2. разработать модель данных;
3. смоделировать бизнес-процессы;
4. разработать пользовательские требования;
5. разработать функциональные требования;
6. разработать нефункциональные требования.
7. Разработать архитектуру информационной системы
8. разработать информационную систему экспертизы печатей и подписей.
9. провести анализ реализации
Структура проекта определена предметом, целью, задачами исследования. Состав работы включает в себя: введение, где раскрывается актуальность темы, её объект исследования, предмет исследования, цель, задачи исследования; первую главу, включающую в себя 6 разделов: описание бизнес-требований, разработка модели данных, моделирование бизнес- процессов, разработка пользовательских требований, разработка функциональных требований, разработка нефункциональных требований. Во второй главе описывается архитектура автоматизированной информационной системы, проводится функциональное моделирование, разрабатывается алгоритмы системы. В заключении подводятся результаты исследования и формируются выводы по выбранной теме, и список использованных источников. Разделы основной части тесно переплетаются между собой и последовательно раскрывают потребности, инициализирующие проект, бизнес-цели, риски, модель данных предметной области, модель бизнес- процессов, список задач, которые пользователям необходимо будет выполнять посредством системы, функции, которые должна выполнять разрабатываемая информационная система, ограничения, которые должна соблюдать система при работе пользователя с ней.
Войти
в кабинет
в кабинет
' .
Пролистайте материалы и убедитесь в качестве
Разработка автоматизированной системы экспертизы печатей и подписей в документах #9106374
Артикул: 9106374
- Предмет: Программирование
- Уникальность: 77% (Антиплагиат.ВУЗ)
- Разместил(-а): 185 Рамиль в 2023 году
- Количество страниц: 57
- Формат файла: docx
1 999p.
1. Вигерс К., Битти Д. Разработка требований к программному обеспечению. 3-е изд., дополненное / Пер. с англ. — М.: Издательство
«Русская редакция»; СПб.: БХВ-Петербург, 2014. — 736 стр.: ил.
2. Арлоу Д., Нейштадт И. UML 2 и Унифицированный процесс. Практический объектно-ориентированный анализ и проектирование, 2е издание. – Пер. с англ. – СПб: СимволПлюс, 2007. – 624 с., ил.
3. Ларман К. Применение UML 2.0 и шаблонов проектирования. Введение в объектно-ориентированный анализ, проектирование и итеративную разработку. Москва: Вильямс, 2013. – 736 с.
4. Хамадеев Ш.А. Методология моделирования бизнес-процессов BPMN2. Учебно-методическое пособие по дисциплине «Проектирование АСОИУ». – Набережные Челны: ИПЦ НЧИ К(П)ФУ, 2017. – 36 с.
5. Хамадеев Ш.А. Методология описания пользовательских требований. Учебно-методическое пособие по дисциплине «Проектирование АСОИУ». – Набережные Челны: ИПЦ НЧИ К(П)ФУ, 2017. – 28 с.
6. Справочник по символу BPMN 2.0. Описание всех символов BPMN 2.0 с примерами [Электронный ресурс] - URL: https://camundarus.ru/bpmn/reference/ (Дата обращения: 12.05.2023)
7. Руководство для начинающих по использованию BPMN в повседневной работе [Электронный ресурс] - URL: https://www.microsoft.com/ru- ru/microsoft365/business-insights-ideas/resources/the-guide-to-using-bpmn- in-yourbusiness (Дата обращения: 12.05.2023)
8. Сверточные нейронные сети [Электронный ресурс] - URL: https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Сверточные_нейронные_сети (Дата обращения: 14.05.2023)
9. Аггавал Чару. Нейронные сети и глубокое обучение. – Висьямс, 2020
10. Головко В.А. От многослойных персептронов к нейронным сетям глубокого доверия: парадигмы обучения и применение // XVII Всероссийская научно-техническая конференция с международным участием, 2015
11. Машинное обучение на практике с Python и Keras [Электронный ресурс]. – UML: https://pythonru.com/primery/mashinnoe-obucheniena- praktike-s-python-i-keras (Дата обращения: 15.05.2023)
12. Функциональное моделирование на базе стандарта IDEF0. Учебный курс – Минск: 2016 – 35 с.
13. Ядро TensorFlow | Машинное обучение для начинающих и экспертов | TensorFlow Core [Электронный ресурс]. – UML: https://www.tensorflow.org/overview?hl=ru (Дата обращения: 15.05.2023) 14.OpenCV: OpenCV Tutorials [Электронный ресурс]. – UML: https://docs.opencv.org/4.x/d9/df8/tutorial_root.html (Дата обращения:
15.05.2023)
15.Developer guides Keras [Электронный ресурс]. – UML: https://keras.io/guides/ (Дата обращения: 15.05.2023)
«Русская редакция»; СПб.: БХВ-Петербург, 2014. — 736 стр.: ил.
2. Арлоу Д., Нейштадт И. UML 2 и Унифицированный процесс. Практический объектно-ориентированный анализ и проектирование, 2е издание. – Пер. с англ. – СПб: СимволПлюс, 2007. – 624 с., ил.
3. Ларман К. Применение UML 2.0 и шаблонов проектирования. Введение в объектно-ориентированный анализ, проектирование и итеративную разработку. Москва: Вильямс, 2013. – 736 с.
4. Хамадеев Ш.А. Методология моделирования бизнес-процессов BPMN2. Учебно-методическое пособие по дисциплине «Проектирование АСОИУ». – Набережные Челны: ИПЦ НЧИ К(П)ФУ, 2017. – 36 с.
5. Хамадеев Ш.А. Методология описания пользовательских требований. Учебно-методическое пособие по дисциплине «Проектирование АСОИУ». – Набережные Челны: ИПЦ НЧИ К(П)ФУ, 2017. – 28 с.
6. Справочник по символу BPMN 2.0. Описание всех символов BPMN 2.0 с примерами [Электронный ресурс] - URL: https://camundarus.ru/bpmn/reference/ (Дата обращения: 12.05.2023)
7. Руководство для начинающих по использованию BPMN в повседневной работе [Электронный ресурс] - URL: https://www.microsoft.com/ru- ru/microsoft365/business-insights-ideas/resources/the-guide-to-using-bpmn- in-yourbusiness (Дата обращения: 12.05.2023)
8. Сверточные нейронные сети [Электронный ресурс] - URL: https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Сверточные_нейронные_сети (Дата обращения: 14.05.2023)
9. Аггавал Чару. Нейронные сети и глубокое обучение. – Висьямс, 2020
10. Головко В.А. От многослойных персептронов к нейронным сетям глубокого доверия: парадигмы обучения и применение // XVII Всероссийская научно-техническая конференция с международным участием, 2015
11. Машинное обучение на практике с Python и Keras [Электронный ресурс]. – UML: https://pythonru.com/primery/mashinnoe-obucheniena- praktike-s-python-i-keras (Дата обращения: 15.05.2023)
12. Функциональное моделирование на базе стандарта IDEF0. Учебный курс – Минск: 2016 – 35 с.
13. Ядро TensorFlow | Машинное обучение для начинающих и экспертов | TensorFlow Core [Электронный ресурс]. – UML: https://www.tensorflow.org/overview?hl=ru (Дата обращения: 15.05.2023) 14.OpenCV: OpenCV Tutorials [Электронный ресурс]. – UML: https://docs.opencv.org/4.x/d9/df8/tutorial_root.html (Дата обращения:
15.05.2023)
15.Developer guides Keras [Электронный ресурс]. – UML: https://keras.io/guides/ (Дата обращения: 15.05.2023)
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: | Разработка автоматизированной системы экспертизы печатей и подписей в документах |
| Артикул: | 9106374 |
| Дата написания: | 18.06.2023 |
| Тип работы: | Дипломная работа |
| Предмет: | Программирование |
| Оригинальность: | Антиплагиат.ВУЗ — 77% |
| Количество страниц: | 57 |
Скрин проверки АП.ВУЗ приложен на последней странице.
В работе представлены только пояснительная записка и листинг программы. Самой программы нет
В работе представлены только пояснительная записка и листинг программы. Самой программы нет
Файлы артикула: Разработка автоматизированной системы экспертизы печатей и подписей в документах по предмету программирование
Пролистайте "Разработка автоматизированной системы экспертизы печатей и подписей в документах" и убедитесь в качестве
После покупки артикул автоматически будет удален с сайта до 23.02.2025
Посмотреть остальные страницы ▼
Честный антиплагиат!
Уникальность работы — 77% (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 31 работу. Успей и ты забрать свою пока это не сделал кто-то другой!
ПРЕДЫДУЩАЯ РАБОТА
Проектирование и разработка прототипа маркетплейса натуральных продуктов
СЛЕДУЮЩАЯ РАБОТА
Веб-приложение контроля учебной деятельности студентов в университете