|
Читайте также: |
Варіант
Розробити інтелектуальну систему розпізнавання електронограм.
В якості вхідних даних розглянути зображення електронограм різних матеріалів.
Параметри навчання.
Кількість класів розпізнавання: 2
Кількість ознак в навчальній матриці -200
Кількість реалізацій в навчальній матриці- 200
Обрати параметр δ (дельта) рівним 80.
В якості базового взяти другий клас.
В якості критерію оптимізації параметрів навчання розглянути міру Кульбака.
Для алгоритму екзамену: в якості екзаменаційної вибірки розглянути строку №20 другого зображення та провести результати екзамену. Зробити висновки про належність екзаменаційної реалізації до контейнерів класів розпізнавання.
варіант
Розробити інтелектуальну систему розпізнавання текстур.
В якості вхідних даних розглянути наступні зображення.
Параметри навчання.
Кількість класів розпізнавання: 2
Кількість ознак в навчальній матриці -150
Кількість реалізацій в навчальній матриці- 150
Обрати параметр δ (дельта) рівним 120.
В якості базового взяти другий клас.
В якості критерію оптимізації параметрів навчання розглянути міру Шеннона.
Для алгоритму екзамену: в якості екзаменаційної вибірки розглянути строку №100 другого зображення та провести результати екзамену. Зробити висновки про належність екзаменаційної реалізації до контейнерів класів розпізнавання.
Дата добавления: 2015-07-11; просмотров: 109 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| Задача 7. | | | Варіант |