Содержание
1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ О РАСПОЗНАВАНИИ ОБРАЗОВ
2. ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ СИСТЕМ
РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ
3. ОПТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ СИМВОЛОВ
4. АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ ОПТИЧЕСКИХ ОБРАЗОВ (СИМВОЛОВ), ОСНОВАННЫЙ НА ХЕММИНГОВОЙ МЕРЕ БЛИЗОСТИ
5. СОЗДАНИЕ ПРОГРАММЫ РАСПОЗНАВАНИЯ СИМВОЛОВ
Выдержка из текста
При создании современных информационных систем всё активнее осуществляется их интеллектуализация, которая заключается в реализации огромных возможностей разумного поведения живых организмов и человеческого мышления с помощью различных информационных технологий.
Одним из важнейших подходов к интеллектуализации информационных систем является автоматизация процесса распознавания образов. Основная задача распознавания образов состоит в отнесении исходных предъявляемых объектов к одному из заданных классов. Классы определяются тем, что принадлежащие им объекты обладают некоторыми общими свойствами, сходством. То общее описание, которое, объединяет распознаваемые объекты в класс, и называют образом. Образное восприятие мира позволяет живым организмам и искусственным интеллектуальным системам разобраться в бесконечном потоке информации, поступающей из внешней среды. Распознавание представляет первую и важную ступень
Список использованной литературы
а) основная
1. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. — Пер. с англ., 1992. — 118 с.
2. Кириченко А.А. Нейропакеты — современный интеллектуальный инструмент исследователя, 2013. Сетевое электронное издание учебного пособия.
3. Лабораторные работы в Deductor Studio 5.2, BaseGroup Labs, 2011. Сетевое электронное издание учебного пособия.
б) дополнительная
1. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс, 2-e изд.: Пер. с анrл. – М. Издательский дом "Вильямс", 2006. – 1104 с.: ил.
2. Каширина И.Л. Искусственные нейронные сети: Учебное пособие. — Воронеж: Изд-во ВГУ, 2005. — 51 с.