Белорусский Государственный Университет Транспорта
Кафедра «Микропроцессорная техника и информационно-управляющие системы»
Курсовая работа
по технической кибернетике на тему
«Распознавание кодировки русского текста с помощью нейронной сети»
|
Выполнил: студент группы ЭМ-51 |
Проверил: к.т.н.
|
1999
Введение............................................................................................... 3
1 Описание задачи............................................................................ 5
1.1 Постановка задачи................................................................................................................................ 5
1.2 Формализация задачи.......................................................................................................................... 7
1.2.1 Выбор признаков............................................................................................................................. 7
1.2.2 Выбор типа и структуры нейронной сети................................................................................... 8
1.2.3 Выбор активационной функции.................................................................................................. 10
1.2.4 Выбор метода обучения нейронной сети.................................................................................. 11
1.3 Обоснование выбора метода распознавания............................................................................... 12
2 Разработка ПМО.............................................................................. 13
2.1 Разработка алгоритма........................................................................................................................ 13
2.1.1 Алгоритм распознавания кодировки.......................................................................................... 13
2.1.2 Алгоритм перекодирования......................................................................................................... 15
2.1.3 Алгоритм обучения нейронной сети.......................................................................................... 16
2.2 Интерфейс пользователя................................................................................................................... 17
2.3 Формат данных.................................................................................................................................... 22
Заключение........................................................................................ 24
Литература.......................................................................................... 25
Работы по созданию интеллектуальных систем ведутся в двух направлениях. Сторонники первого направления, составляющие сегодня абсолютное большинство среди специалистов в области искусственного интеллекта, исходят из положения о том, что искусственные системы не обязаны повторять в своей структуре и функционировании структуру и протекающие в ней процессы, присущие биологическим системам. Важно лишь то, что теми или иными средствами удается добиться тех же результатов в поведении, какие характерны для человека и других биологических систем. Сторонники второго направления, считают, что на чисто информационном уровне этого не удастся сделать. Феномены человеческого поведения, его способность к обучению и адаптации, по мнению этих специалистов, есть следствие именно биологической структуры и особенностей ее функционирования.
В литературе приведены доказательства того, что для любого алгоритма существует нейронная сеть, которая его реализует. То есть нейронные сети являются универсальными вычислительными устройствами.
В процессе функционирования нейронная сеть формирует выходной сигнал Y в соответствии с входным сигналом X, реализуя некоторую функцию g: Y=g(X). Если архитектура сети задана, то вид функции g определяется значениями весов и смещений сети.
В настоящее время на рынке программного обеспечения имеется множество самых разнообразных программ для моделирования нейронных сетей. Для решения разных практических задач требуются различные модели нейронных сетей. Модель нейронной сети определяется моделями нейронов и структурой связей сети.
В зависимости от структуры связей можно выделить несколько групп нейронных сетей:
§ Многослойные нейронные сети. Нейроны в таких сетях делятся на группы с общим входным сигналом - слои. Различают несколько типов связей между слоями с номерами m и (m+s):
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.
