Комплексне практичне завдання, що розраховане 16 годин.
Розробка розподіленої інтелектуальної системи.
Варіант 1. Розробити частину базового алгоритму навчання: розрахунок еталонних векторів розпізнавання, для чотирьох класів розпізнавання (М=4) за МФСВ і програмно його реалізувати.
Кількість ознак розпізнавання - 11.
Кількість реалізацій образу одного класу - 20.
Навчальні матриці та система контрольних допусків додається.
Варіант 2. Розробити частину базового алгоритму навчання: розрахунок еталонних векторів розпізнавання, для трьох класів розпізнавання (М=3) за МФСВ і програмно його реалізувати.
Кількість ознак розпізнавання - 13.
Кількість реалізацій образу одного класу - 22.
Навчальні матриці та система контрольних допусків додається.
Варіант 3. Розробити частину базового алгоритму навчання: розрахунок еталонних векторів розпізнавання, для трьох класів розпізнавання (М=3) за МФСВ і програмно його реалізувати.
Кількість ознак розпізнавання - 14.
Кількість реалізацій образу одного класу - 21.
Навчальні матриці та система контрольних допусків додається.
Варіант 4. Розробити частину базового алгоритму навчання: розрахунок еталонних векторів розпізнавання, для чотирьох класів розпізнавання (М=4) за МФСВ і програмно його реалізувати.
Кількість ознак розпізнавання - 11.
Кількість реалізацій образу одного класу - 20.
Навчальні матриці та система контрольних допусків додається.
Варіант 5. Розробити частину базового алгоритму навчання: розрахунок еталонних векторів розпізнавання, для чотирьох класів розпізнавання (М=4) за МФСВ і програмно його реалізувати.
Кількість ознак розпізнавання - 16.
Кількість реалізацій образу одного класу - 25.
Навчальні матриці та система контрольних допусків додається.
Варіант 6. Розробити частину базового алгоритму навчання: розрахунок еталонних векторів розпізнавання, для трьох класів розпізнавання (М=3) за МФСВ і програмно його реалізувати.
Кількість ознак розпізнавання - 11.
Кількість реалізацій образу одного класу - 23.
Навчальні матриці та система контрольних допусків додається.
Варіант 7. Розробити частину базового алгоритму навчання: розрахунок еталонних векторів розпізнавання, для трьох класів розпізнавання (М=3) за МФСВ і програмно його реалізувати.
Кількість ознак розпізнавання - 14.
Кількість реалізацій образу одного класу - 24.
Навчальні матриці та система контрольних допусків додається.
Варіант 8. Розробити частину базового алгоритму навчання: розрахунок еталонних векторів розпізнавання, для чотирьох класів розпізнавання (М=4) за МФСВ і програмно його реалізувати.
Кількість ознак розпізнавання - 11.
Кількість реалізацій образу одного класу - 20.
Навчальні матриці та система контрольних допусків додається.
Варіант 9. Розробити частину базового алгоритму навчання: розрахунок еталонних векторів розпізнавання, для трьох класів розпізнавання (М=3) за МФСВ і програмно його реалізувати.
Кількість ознак розпізнавання - 16.
Кількість реалізацій образу одного класу - 20.
Навчальні матриці та система контрольних допусків додається.
Варіант 10. Розробити частину базового алгоритму навчання: розрахунок еталонних векторів розпізнавання, для трьох класів розпізнавання (М=3) за МФСВ і програмно його реалізувати.
Кількість ознак розпізнавання - 15.
Кількість реалізацій образу одного класу - 23.
Навчальні матриці та система контрольних допусків додається.
Варіант 11. Розробити частину базового алгоритму навчання: розрахунок еталонних векторів розпізнавання, для трьох класів розпізнавання (М=3) за МФСВ і програмно його реалізувати.
Кількість ознак розпізнавання - 10.
Кількість реалізацій образу одного класу - 25.
Навчальні матриці та система контрольних допусків додається.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.
