Обзор и анализ распространенных искусственных нейронных сетей. Функциональное назначение слоев сети, алгоритмы обучения. Описание функциональных возможностей разработанной программной системы. Анализ исследовательской эксплуатации и возможных применений.
При низкой оригинальности работы "Создание программы, осуществляющей распознавание жестов мыши и выполняющей ассоциированные с ними действия", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
1 Анализ проблемной области и постановка задачи 1.1 Нейроны 1.2 Машинное моделирование искусственных нейронов 1.3 Искусственные нейронные сети 1.4 Контролируемое обучение 1.5 Постановка задачи 2 Описание методов и алгоритмов 2.1 Структура нейронной сети 2.2 Входная информация 2.2.1 Упрощение ломаной 2.2.2 Вычисление расстояния от точки до отрезка 2.2.3 Преобразование отрезков в косинусы углов наклона 2.3 Выходная информация 2.4 Обучение сети 3 Описание разработанной программной системы 3.1 Перечень функций 3.2 Описание интерфейса 3.3 Список поддерживаемых жестов 3.4 Системные требования 3.5 Инсталляция программы 3.6 Запуск программы 3.7 Ассоциация действий 3.8 Завершение программы 4 Система защиты информации 5 Анализ исследовательской эксплуатации и возможных применений Выводы Перечень ссылок Приложение А Бизнес-план Приложение Б Безопасность жизни и деятельности человека Приложение В Слайды презентации. Приложение Г Электронные документы ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ, СИМВОЛОВ, ЕДИНИЦ, СОКРАЩЕНИЙ И ТЕРМИНОВ ООП-объектно-ориентированное программирование; ПП-программный продукт; ИНС-искусственная нейронная сеть; ПК-персональный компьютер; ПО-программное обеспечение; БЖДЧ-безопасность жизни и деятельности человека; ЧМС-человек-машина-среда. ВВЕДЕНИЕ Со времени появления первых компьютерных устройств ввода информации не многое изменилось. Несмотря на относительно регулярное появление нового оборудования, взаимодействие человека с компьютером, как и раньше, ограничено такими устройствами, как клавиатура, мышь, трекбол, световое перо и т.д. Таким образом, пользователям становится доступным более эффективное и дружественное взаимодействие с компьютером. Общий вид нейрона приведен на рисунке 1.1. Алгоритм вычисления расстояния от точки до отрезка можно записать в псевдокоде следующим образом: distance(Point P, Segment P0:P1) { v = P1 - P0 w = P - P0 if ((c1 = w·v) “Стрелка вправо” _“Вниз” Z“Зигзаг” \“Влево” 8“Песочные часы” /“Вправо” @“Спираль” n“Вверх-вниз” ~“Волна” u“Вниз-вверх” P“Флаг” (“Влево-вправо” N“N” )“Вправо-влево” W“W” 7“Вверх-влево” M“M” T“Вверх-вправо” O“Круг” J“Вниз-влево” #“Квадрат” L“Вниз-вправо” ^“Треугольник” A“Стрелка вверх” X“Вниз-влево-накрест” V“Стрелка вниз” Y“Вниз-вправо-накрест” 3.4 Системные требования Данная программа разработана для работы под операционной системой класс Microsoft Windows 98/NT/2000/XP/2003 при наличии необходимого программного и аппаратного комплекса, указанного ниже: а) аппаратные требования: - минимальные требования - Intel Celeron 400 МГц или совместимый процессор, 64 Мб оперативной памяти, 5 Мб свободного места на жестком диске, VGA видео карта; - рекомендуемые - Intel Pentium 1000 МГц или аналогичный процессор, 128 Мб оперативной памяти, SVGA видео карта. б) требования к программному обеспечению: - операционная система Microsoft Windows 98/NT/2000/XP/2003. 3.5 Инсталляция программы Разработанное приложение включает в себя единственный исполняемый модуль “exeCute.exe”, имеющий размер 98304 байт, а также файл конфигурации “exeCute.dat”.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы