
Среда программирования: Visual C# .NET 2010
Название работы: Имитационная модель нейро сети. Распознавание заданных объектов на изображении.
Вид работы: Курсовая работа
Тематика работы: Алгоритмы, Нейронные сети, Сети, Технологии, Прочие
Объем программы: 3 (по десятибалльной шкале)
Уровень сложности: 8 (по десятибалльной шкале)
Разработчик (автор):
Программист сайта kursovik.com
(письмо автору)
Данная работа написана ЧЕЛОВЕКОМ без использования ИИ
Ключевые слова: Имитационная модель, нейро сеть, распознавание объектов на изображении, Распознавание, время обучения, обучение длится, 2 нейрона, Во втором слое 100 нейронов, первый слой, слой сенсоров, сенсор, градации серого, сенсоры видят
Функции программы:
Краткое описание программы:
Сеть состоит из трёх слоёв. Первый слой - слой сенсоров (читают данные с картинки) Сенсоров 2500 (читаемая картинка 50х50 пикселей). Сенсоры видят только градации серого (преобразуют цветной пиксель в серый).
Во втором слое 100 нейронов.
В третьем 2 нейрона. Данные берутся только с первого, а второй предназначен для более эффективного обучения.
Обучение длится около 20 минут(на процессоре с частотой 2,8GHz).
Сеть иногда ошибается(чаще всего встречаются ложные срабатывания). Для избавления от этих ошибок можно увеличить количество слоёв или заставить сенсоры чувствовать цвета(их количество увеличится в 3 раза). В этих случаях время обучения серьёзно возрастёт(в 3 и более раз).
Кнопка "Распознавание" позволяет получить вероятность того, что выбрано изображение нужное нам (вероятность от -1 до +1).
Поиск последовательно перебирает всю загруженную картинку и выделяет те участки, которые сеть опознала на 100%(таких участков может быть несколько). Параметр "погрешность" заставляет выделять участки, в которых сеть уверена не на 100%.
"Образец" - картинка, которая будет использована для распознавания или обучения.
"Обучено" - картинка, распознавать которую натренирована сеть.
Обучать сеть лучше всего на картинке с большим количеством других объектов. Если её тренировать на картинке с одним объектом и заставить распознавать картинку с большим количеством объектов, то ошибок будет больше.
В приложенных файлах есть изображения, которые были использованы для тестирования и отладки программы. Там же есть сохранённая сеть, натренированная на вышеупомянутые изображения (эта сеть тестовая, ошибается довольно часто - лучше натренировать свою).
Описание (отчет): Нет, но можно заказать его написание
Пояснения к компиляции и запуску программы:
Для работы с программой нужно запустить файл neuroProject.exe.
Пояснения к запуску программы:
Для работы с программой нужно запустить файл neuroProject.exe.
исходники
neuroProject
neuroProject
bin
Debug
neuroProject
Release
Class1
cNeuron
cSensor
Form1
Form1.Designer
Form1
Form2
Form2.Designer
Form2
iLayout
Interface1
neuroProject
obj
Program
Properties
AssemblyInfo
Resources.Designer
Resources
Settings.Designer
Settings
neuroProject
Сохранённые сети
первая
первая.net
тестовые данные
DSC04361
DSC04362
DSC04363
DSC04364
DSC04365
DSC04366
DSC04367
DSC04368
DSC04369
DSC04370
DSC04371
DSC04372
DSC04373
DSC04374
DSC04375
DSC04380
DSC04381
DSC04382
DSC04383
DSC04384
DSC04387
DSC04388
DSC04392
DSC04393
DSC04398
DSC04399
DSC04400
DSC04401
DSC04402|
Стоимость ИСХОДНОГО ТЕКСТА программы составляет 1700 руб РФ Продажа каждой работы строго учитывается, у каждой работы есть своя история продаж. |