телефон 978-63-62
978 63 62
zadachi.org.ru рефераты курсовые дипломы контрольные сочинения доклады
zadachi.org.ru
Сочинения Доклады Контрольные
Рефераты Курсовые Дипломы
путь к просветлению

РАСПРОДАЖАЭлектроника, оргтехника -30% Товары для спорта, туризма и активного отдыха -30% Игры. Игрушки -30%

все разделыраздел:Компьютеры, Программированиеподраздел:Программирование, Базы данных

Построение систем распознавания образов

найти похожие
найти еще

Совок большой.
Длина 21,5 см. Расцветка в ассортименте, без возможности выбора.
21 руб
Раздел: Совки
Коврик для запекания, силиконовый "Пекарь".
Коврик "Пекарь", сделанный из силикона, поможет Вам готовить вкусную и красивую выпечку. Благодаря материалу коврика, выпечка не
202 руб
Раздел: Коврики силиконовые для выпечки
Фонарь желаний бумажный, оранжевый.
В комплекте: фонарик, горелка. Оформление упаковки - 100% полностью на русском языке. Форма купола "перевёрнутая груша" как у
87 руб
Раздел: Небесные фонарики
Это можно видеть на примере машинистки, печатающей под диктовку. Из бесчисленного множества вариантов произношения одного и того же звука она выбирает только один, всегда ударяя по одной, определенной клавише пишущей машинки. В результате она безошибочно печатает слова, независимо от их искажения при устном произнесении. К принятию такого конечного числа решений человек подготовлен всем своим жизненным опытом. Поэтому принятие идеологии автоматизации указанных процессов, замены человека как звена автоматических систем привело к тому, что человечество прежде всего научилось строить автоматы, способные реагировать на множество изменений характеристик внешней среды некоторым ограниченным числом рациональных решений (реакций) исполнительных органов этих автоматов. Это не значит, что были найдены механизмы, лежащие в основе человеческих и природных способностей распознавания, но главные особенности этих способностей, лежащие на поверхности представлений, созданные автоматы во многих случаях хорошо имитировали. Например, автомат, управляющий технологическим процессом выпуска некоторой продукции, реагирует на случайные изменения качества ее путем регулирования количества той или иной компоненты исходного материала, режима работы и т.п., но только при достижении определенного уровня этих изменений. То есть, реакция осуществляется не на любое изменение, а на множество их, совокупность. В результате человечество пришло к ситуации, когда распознающие устройства могут повышать, например, эффективность систем связи (распознавая сигналы в шумах), помогают устанавливать объективный диагноз заболеваний (распознавая всегда однозначно в отличии от человека симптомы- признаки заболеваний), дают возможность осуществлять автоматический контроль сложных технических систем и вовремя вмешиваться и проводить их ремонтно-восстановительные работы и т.д. Создание устройств, которые выполняют функции распознавания различных объектов, во многих случаях открывает возможность замены человека как элемента сложной системы специализированным автоматом. Такая замена позволяет значительно расширить возможности различных систем, выполняющих сложные информационно-логические задачи. Заметим здесь, что качество работ, выполняемых человеком на любом рабочем месте зависит от квалификации, опыта, добросовестности, состояния. В то же время автомат его заменяющий действует однообразно и обеспечивает всегда одинаковое качество, если он исправен. Но не только указанная замена и освобождение человека от выполнения рутинных операций является причиной создания и поиска путей создания ряда систем распознавания. В некоторых случаях человек вообще не в состоянии решать эту задачу со скоростью, задаваемой обстоятельствами, не зависимо от качеств и психологического состояния принимающего решение (Например: противоракетный маневр самолета в сложных метеоусловиях; вывод из рабочего режима АЭС и т.п.). Автомат же с такими задачами может легко справляться. Итак, основные цели замены человека в задачах распознавания сводятся к следующим: 1) Освобождение человека от однообразных рутинных операций для решения других более важных задач. 2) Повышение качества выполняемых работ. 3) Повышение скорости решения задач.

В итоге для линейной, пространственно-инвариантной разделимой системы получаем Учитывая рассмотренное, легко понять, что, наблюдая изображение, мы не можем считать его точным представлением распределения по объекту. Это можно заметить путем внимательного рассмотрения изображения и сравнения его с объектом или явлением. Причина - несовершенства системы визуализации. Именно поэтому в теории обработки изображений большое внимание уделяется методам исключения соответствующих искажений, получившим название обращение свертки (Вытекает из рассмотрения хотя бы последнего интеграла свертки!). В соответствующих задачах интеграл свертки рассматривается с учетом искажения изображений шумами. Так для линейных систем полное представление о задаче создает выражение где (x,y) - распределение шума в изображении. Теперь сконцентрируем внимание на следующем важном термине распознавания образов - “класс”. Здесь, прежде всего, обратим внимание на то, что как человек, так и автомат принимают решение на основе отождествления совокупности конкретных значений характеристик объектов или явлений не просто друг с другом, а обычно с некоторым классом, в который объединяются объекты или явления, имеющие общие свойства (например: характеристики выхода из строя агрегатов и систем той же АЭС - класс опасных отказов или класс отказов, требующих определенного технического вмешательства, но неопасных). Таким образом, классы - это объединения объектов (явлений), отличающиеся общими свойствами, интересующими человека. Всегда, имея в виду цель распознавания, в конечном итоге принятое решение об отнесении объекта к тому или иному классу определяет реакцию соответствующей системы на данную входную ситуацию однозначно. Таким образом, в самых общих чертах распознавание можно определить как соотнесение объектов или явлений на основе анализа их характеристик, представляющих образы этих объектов, с одним из нескольких, заранее определенных классов. И следует обратить внимание на то, что термин “распознавание” в равной мере относится как к процессам восприятия и познания, свойственным человеку и живым организмам, так и к техническим попыткам человека реализовать “электронные” или “вычислительные” аналоги этих процессов, то есть к решению задач в рамках предмета распознавания как раздела информатики. 1.2.2. Системы распознавания До этого мы говорили о проблеме распознавания в целом, о теории, о возможности замены человека автоматом. Теперь сосредоточим внимание на практическом применении соответствующих знаний. При этом обратим внимание и на то, что те практические реализации методов распознавания , о которых в этих случаях шла речь, носят название систем распознавания (СР). Здесь необходимо подчеркнуть, что именно центральную задачу распознавания образов представляет построение на основе систематических теоретических и экспериментальных исследований эффективных вычислительных средств (объединяемых в понятии “системы распознавания”) для отнесения описаний с объектов, явлений, процессов к соответствующим классам. Широкий круг задач, возлагаемых на такие системы, определяется приведенным нами определением самого понятия “распознавание” и включает выяснение по разнородной, часто неполной, нечеткой, искаженной и косвенной информации факта, обладают ли изучаемые объекты, явления, процессы, ситуации фиксированным конечным набором свойств, позволяющим отнести их к определенному классу.

Для обозначенных классов авиации из анализа имеющихся у стороны А средств наблюдения за самолетами (РЛС, ОЛС и т.п.) и полного перечня признаков соответствующих самолетов, полученных на первом нашем этапе разработки (например, крейсерские скорости, высоты полета, длины фюзеляжей, размахи крыльев, число двигателей и т.п.) выделить такие, которые могут быть определены по данным имеющихся средств измерений. Здесь возможны и разочарования: может не оказаться таких средств измерений. Тогда принимается решение о их создании. Итак, по каждому самолету мы имеем № характеристик - признаков. Но это еще ничего не дает нам для решения задачи. Мы не знаем, как разделить самолеты, пользуясь этими признаками по классам. Для этого и нужен 4-й шаг - априорное описание классов. То есть, необходимо на языке выбранных признаков описать каждый класс самолетов или тактических способов их применения. При этом в описании каждого класса должны содержаться сведения: - о наличии или отсутствии признаков качественного характера (тип двигателя, наличие постановщика помех, тип помех и т.п.); - о диапазонах или законах распределения признаков, имеющих количественное выражение. Следует заметить, что все выбранные признаки должны получить соответствующее содержание (свое) для каждого класса. На этом подготовительный этап работы заканчивается . Теперь, если с помощью выбранных средств наблюдений за воздушными целями обнаружен неизвестный самолет и измерены (оценены) его признаки, то сопоставление полученных апостериорных данных (по результатам проведенных опытных измерений) с априорными (доопытным описанием классов) позволяет произвести его распознавание (отнесение к соответствующему классу А1,А2 самолетов стороны В). Здесь априорные данные - доопытное признаковое описание классов; апостериорные данные - послеопытный набор признаков классифицируемого самолета. Рассмотрим вторую возможную реализацию СР. Б. Распознавание заболеваний сердца. Требуется построить такого рода автоматическую систему. 1-й шаг создания такой системы - изучение всей информации о заболеваниях сердца. На первый взгляд эта задача кажется более легкой, чем распознавание самолетов, так как все сведения носят открытый характер. Однако обольщаться здесь не следует. В процессе пристального ее изучения может обнаружиться, что некоторые стороны изучения явления человечеству пока еще неизвестны. В результате мы должны иметь здесь все возможные характеристики заболеваний (признаки): -зубцы кардиограмм; -поведение пульса; -поведение артериального давления и т.п. 2-й шаг - изучение всего арсенала средств лечения заболеваний и разделения их по классам, для которых известно, что нужно конкретно предпринимать для лечения (По самолетам мы также добивались разделения их по классам). В результате может оказаться, что: -число средств лечения (S1, S2.) больше числа классов заболеваний (А1, А2,.); тогда их просто комплексируют или принимают решение о дополнительном распознавании противопоказаний; -некоторые классы требуют одинаковых средств лечения (например, хирургическое вмешательство); тогда классы объединяют. 3-й шаг - из анализа имеющегося арсенала средств медицинской диагностики (кардиограф, фонокардиограф, УЗИ, рентген, анализ крови и т.д., и т.п.) и признаков классов заболеваний выделяют те признаки, которые реально определить имеющимися средствами ( Здесь возможны и решения о создании новых специальных средств диагностики).

Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты
Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты + книга в подарок

 Журнал «Компьютерра» 2006 № 30 (650) 22 августа 2006 года

Однако исследования Линн Исбел (Lynne Isbell), «поведенческого эколога» из Калифорнийского университета в Дэвисе, показали, что зрительные центры мозга приматов связаны в первую очередь с центрами, распознающими опасность. Объяснение, которое дает Исбел, очень простое: ведущим фактором формирования нашей зрительной системы было стремление обнаруживать и избегать змей. В соответствии с излагаемыми взглядами, змеи были проклятием млекопитающих на протяжении большей части их истории. Скрытный хищник с растягивающимся до невообразимых пределов ртом преследовал еще наших древнейших наземных предков. С появлением ядовитых змей их опасность возросла многократно. Нам жизненно важно было иметь такое зрение, которое позволило бы обнаружить подкрадывающуюся змею до ее выхода на дистанцию броска. И не только зрение, а и систему распознавания образов! Специальные структуры в нашем мозгу предназначены для узнавания змей и реагируют на любое змееобразное движение. Кстати, что интересно, врожденного страха перед змеями у человека нет, есть лишь врожденное внимание к ним

скачать реферат Афизикальные принципы психического отражения и их моделирование в технических системах

В целом рассмотренные выше проблемы восприятия не являются в этом смысле единичными. Фактически любая проблема, относящаяся к процессам психического отражения, ставится и решается подобным образом, то есть на основе физикального образа мышления: явление рассматривается как отношение между объектом и продуктом, и на этом составляются представление о характеристиках данного процесса. Рассмотрим в этой связи подробнее ряд кибернетических способов моделирования отражательных функций человека в искусственных системах. 2. Ограниченность кибернетических подходов к моделированию процессов психического отражения В настоящее время в кибернетике известно большое количество разнообразных способов моделирования различных отражательных возможностей человека. В качестве примера укажем на обилие методов построения систем распознавания образов /Васильев, 1983/. Вместе с тем. анализ показывает, что это многообразие способов основано на едином методологическом основании естественнонаучного продуктного подхода, о котором говорилось выше, и сводится к задаче построения искусственных систем, имитирующих человеческие функции.

Точилка "Божья коровка", электрическая с контейнером (2 запасных лезвия EG-5009).
Электрические точилки помогут быстро, качественно и без каких-либо усилий заточить карандаши. А яркие и необычные дизайны порадуют детей и
451 руб
Раздел: Точилки
Макси-пазлы "Ягоды", 20 элементов.
Макси-пазлы разработаны специально для маленьких детей. Крупные крепкие детали удобны для захвата детской ручкой. А красочное оформление
426 руб
Раздел: Пазлы (Maxi)
Рюкзак "Basic. Чемпионат мира по футболу 2018", 30х41х13 см.
1 большое отделение с 1 внутренним отделением. 1 накладной карман спереди. Удобные лямки, позволяющие регулировать длину. Размер 30х41х13
1150 руб
Раздел: Канцтовары, хобби
 Голографическая Вселенная

Если два объекта совершенно не похожи друг на друга, световое пятно не появится. Разместив светочувствительный элемент за голографической пленкой, мы получим систему распознавания образов [7]. Метод, аналогичный вышеописанному и известный как интерференционная голография, может объяснить механизм распознавания знакомых и незнакомых черт, например, лица человека, которого мы не видели много лет. Этот метод заключается в том, что объект рассматривается через голографическую пленку, содержащую его образ. При этом любая черта объекта, изменившаяся по сравнению с первоначально записанным изображением, будет по-иному отражать свет. Для человека, смотрящего через пленку, сразу становится ясным, что изменилось и что сохранилось в объекте. Этот метод настолько точный, что позволяет регистрировать изменения, происходящие при нажатии пальцем на гранитную плиту, нашел впоследствии практическое применение в области материаловедения [8]. Фотографическая память В 1972 году сотрудники Гарвардского университета Дэниел Поллен и Майкл Трактенберг, специализирующиеся на исследованиях зрительного восприятия, выдвинули гипотезу, согласно которой голографическая теория мозга может объяснить существование у некоторых людей фотографической памяти (известной также как «эйдетическая»)

скачать реферат Машины, которые говорят и слушают

Ближайшие перспективы развития вычислительной техники, создание высокопроизводительных ЭВМ пятого поколения, надеденных способностью анализировать зрительные и звуковые образы, также 3 требуют того, чтобы задачи автоматического распознавания и синтеза речевых сигналов не оставались без внимания. Невозможно предположить, чтобы вычислительные системы обладали производительностью в десятки и сотни миллионов операций в секунду и в качестве вводных устройств использовали традиционную клавиатуру дисплея, перфоленты или перфокарты. В первой главе рассматривается современное состояние автоматического распознавания и синтеза речевых сигналов (по публикациям до 1981 г. включительно). Отмечается возрастающий поток публикаций по этим проблемам, причем многие работы посвящены вопросам практического построения систем распознавания и синтеза речи на специализированных микроЭВМ. В настоящей монографии не нашли отражение работы, опубликованные после 1981 г., так как материалы к публикации готовились в основном до бтого времени. (южно лишь отметить, что за 1982 и 1983 гг. практическое направление работ в области автоматического распознавания и синтеза речи интенсифицировалось.

 Трансперсональный проект: психология, антропология, духовные традиции Том II. Российский трансперсональный проект

Лебедева АН СССР и поступила в аспирантуру данного института. Научная деятельность М. Белокуровой была связана с аналитическими исследованиями в области алгоритмизации процессов взаимодействия в сложных системах, исследованиями в области систем распознавания образов и систем с обратной связью. Эти работы заложили научный фундамент будущих разработок в области инсайттерапии. Одновременно с этим, начиная с 1983 года, она постоянно интересовалась различными концепциями в области развития личности и психотелесного единства человека и прошла учебные курсы по культурологии, мифологии, теории религий, натуропатии и макробиотике, фитотерапии и окончила учебную программу по вальдорфской педагогике Штутгартского антропософского центра. В 1989 году прошла один из первых семинаров по практике связного дыхания, окончила многочисленные сертификационные курсы по этому направлению (Джим Леонард, Сондра Рэй, Р. Дубиел, Дж. Террус и др.) и с 1991 года окончательно посвятила себя исследованиям в области психологии, психотерапии, а так же теории и практике психологического тренинга

скачать реферат Автоматизированные Системы Обработки Информации

При разработке систем распознавания выбираются несколько приемлемых решающих правил и оценивают их эффективность путем моделирования работы системы распознавания. В теории распознавания известно большое количество процедур распознавания: - вероятностные; - детерминированные (геометрические); - логические; - структурные. 3.Разработка алгоритмов управления работой системы распознавания. Существует несколько вариантов построения систем распознавания: -без обучения; -с обучением; -с самообучением. Системы без обучения используются тогда, когда есть полная априорная информация о признаках и классах. Обучающиеся распознающие системы. Цель обучения состоит в повышении достоверности распознавания объектов в условиях неопределенности, которая является следствием неполной информации об объектах (классах), отсутствие настроенного алгоритма(решающего правила). Поэтому, предметом обучения являются априорная информация (оптимизация размерности признакового описания) и алгоритм распознавания (структурная и параметрическая настройка).

скачать реферат История систем распознавания образов

Профессия инженера систем распознавания образов на базе социальных сетей будет востребована уже в ближайшем будущем и до тех пор, пока системы ИИ не будут способны сами пройти тест Тьюринга. Экстраполируя экспоненциальный рост уровня технологии в течение нескольких десятилетий, футурист Рэймонд Курцвейл предположил, что машины, способные пройти тест Тьюринга, будут изготовлены не ранее 2029 года. Однако системы ИИ не могут ждать так долго – все остальные технологии уже готовы к тому, чтобы найти своё применение в медицине, биологии, системах безопасности и т.д. Их глазами и ушами станут миллионы людей по всему миру, готовые распознать фотографию террориста, надпись на пузырьке с лекарством или слова о помощи. Аудитория социальных сетей растёт гиганскими темпами. Согласно результатам исследования ComScore, в мае 2009 года аудитория пользователей одной только Facebook в США насчитывала 70,28 млн человек. И это практически в два раза выше аналогичного показателя за май 2008 года. Работа инженера будет заключаться в том, чтобы организовать процесс передачи пользователям нераспознанных визуальных или звуковых образов в виде MMS, поп-апов на сайтах, символов CAP CHA на формах в блогах и др., верификации полученных данных и отправке распознанного слова или образа обратно системе ИИ .

скачать реферат Философия развития телекоммуникаций

Во-первых, это работы, посвященные социальным последствиям компьютеризации. На Западе описанию данного феномена были посвящены сотни томов. Отмечается, что картина мира с внедрением современных компьютерных средств радикально изменилась практически во всех сфеpax жизни современного общества — от практики государственного управления до образования и культуры. Широко обсуждаются и проблемы, порождаемые этими изменения ми — такие, как превращение информации в своего рода глобальный "ресурс" человечества, потенциально возможный рост отчуждения человека в информационном обществе, изменения в социальной ткани такого общества. Несколько в стороне от этих работ стоят труды, посвященные проблеме построения искусственного интеллекта связь которой с основными философскими вопросами очевидна. Возможности современных технических систем в вычислениях, распознавании образов, переводе, целенаправленном поведении настолько велики, что требуют переосмысления традиционной границы между человеческим "духом" и "машиной". Реакция философов на эту проблему состоит в утверждении того, что при любом, сколь угодно точном моделировании сущностные черты человека ускользают от воспроизведения в компьютерной программе.

скачать реферат Виктор Михайлович Глушков

Основным результатом работ этого направления было создание практической методики проектирования ЭВМ, включающей понятие единства описания данных о машине на всех этапах ее проектирования, что дает возможность решать сложнейшие задачи автоматического внесения изменений в проект и формализацию средств общения между различными разработчиками проекта. Исследования потребовали серии экспериментов на ЭВМ. Разработанные системы математического обеспечения, способного удовлетворить нужды автоматизации проектирования, прошли сложный путь от программы объемом в 3000 команд до системы "Проект" в 2 млн. команд (от автоматического синтеза цифрового автомата со схемой в сотню элементов к схеме ЭЦВМ среднего класса в сотни тысяч элементов). В творческом наследии В.М.Глушкова значительное место занимают доследования в области искусственного интеллекта. Здесь объектом наблюдения и изучения являются, с одной стороны, кибернетические устройства, а с другой - человек, его мыслительный аппарат. Основные усилия концентрируются на вопросах разработки теории дискретных самоорганизующихся систем, автоматизации вычислительной, умственной деятельности человека, повышения интеллектуальных возможностей машин, разработки теории дедуктивных построений в математике, теории распознавания образов.

Этажерка "Грация" прямоугольная четырехсекционная длинная.
Легкие и практичные этажерки идеально подходят для ванной комнаты, кухни или прихожей. Вместительные полки применяются для хранения
647 руб
Раздел: Полки напольные, стеллажи
Бумага для офисной техники "IQ Selection", А4, 120 г/м2, 500 листов.
Прекрасное качество печати на любой копировально-множительной технике, великолепное качество при двухстороннем копировании. Формат:
760 руб
Раздел: Формата А4 и меньше
Бейджи, 90х57 мм горизонтальные, с клипсой и булавкой, 50 штук.
•Горизонтальный. •Застежки – клипса и булавка. •Изготовлен из прозрачного пластика. •Размер - 57х90 мм.
383 руб
Раздел: Бейджи, держатели, этикетки
скачать реферат Подходы к изучению ландшафтов

Используя модели в процессе изучения ландшафтов, можно переносить полученные знания с моделей на натуру. Системный подход — система опре­деленно упорядоченных процедур. Картографический подход. Анализ карты в гео­графии служит средством применения пространственно-вре­менного сравнительного подхода. На картах фиксируют на­блюдения, устанавливают по ним морфологическую структуру ландшафта (по полевым наблюдениям или дешифрированием аэрофотоматериалов), получая в результате ландшафтную кар­ту, схему ландшафтного районирования. Карты — это знаковая пространственная модель геосистемы, полученная по опреде­ленным законам. В этом качестве она становится источником новой информации о свойствах ландшафта. Создание и анализ карты состоят из комплекса циклов: наблюдательных, техни­ческих, логических, измерительных. Большое значение имеют алгоритмизация и автоматизация процессов построения и изу­чения карты на основе математической теории распознавания образов. Существует несколько определений географических информа­ционных систем (ГИС), которые всесторонне характеризуют это понятие. Наиболее распространено определение ГИС как инфор­мационной системы, осуществляющей сбор, хранение, обработку и отображение пространственно-распределенной информации.

скачать реферат Психологическая интуиция искусственных нейронных сетей

Алгоритм вычисления оценок (голосования), состоящий в вычислении приоритетов (оценок сходства), характеризующего «близость» распознаваемого и эталонных объектов по системе ансамблей признаков, представляющей собой систему подмножеств заданного множества признаков . При сравнении экстенсиональных и интенсиональных методов распознавания образов в употребляется следующая аналогия: интенсиональные методы соответствуют левополушарному способу мышления, основанному на знаниях о статических и динамических закономерностях структуры воспринимаемой информации; экстенсиональные же методы соответствуют правополушарному способу мышления, основанному на целостном отображении объектов мира. 1.5 методы восстановления зависимостейНаиболее широко в данной работе будут рассмотрены методы построения психодиагностических методик на базе интенсиональных методов, основанных на предположениях о классе решающих функций. Поэтому рассмотрим их более подробно. Основным достоинством методов, основанных на предположении о классе решающих функций является ясность математической постановки задачи распознавания как поиска экстремума.

скачать реферат Развитие и взаимное влияние математики, философии и искусства

Появилось, таким образом, средство построения графических изображений, достаточно быстрое, чтобы поспевать за компьютером. Кроме того, появилась возможность создавать движущиеся и даже взаимодействующие изображения. Новые способы обработки изображений были развиты на основе более старых методов анализа рисунков и распознавания образов, основой которых в свою очередь послужили методы, используемые в фотографии. Эти способы позволяют значительно легче оценивать образы, возникающие в различных областях науки, технологии и медицины, а в некоторых случаях такая возможность появляется только благодаря им. Некоторые математики и программисты использовали эстетические возможности графических систем с начала 60-х годов. Большинство из них старались не употреблять слово “искусство” в отношении своих работ, уходя тем самым от конфликта с деятелями искусства. Лишь некоторые решались мужественно противостоять критикам, считая компьютеры новым средством получения произведений изобразительного искусства. Свой метод они назвали “компьютерное искусство”, что вызвало множество ожесточенных дискуссий о возможности создания (хотя бы в принципе) произведений искусства с помощью машины.

скачать реферат Лекции по информатике

И левая и правая часть правила строится на основе знаний в виде “объект-атрибут-значение” или более сложных конструкций, построенных на их базе. Продукционные системы используют модульный принцип организации знаний (этим они отличаются от традиционных систем, т.к. те используют модульный принцип организации алгоритмов) В продукционных моделях предполагается полная независимость правил друг от друга, т.е. на одном уровне иерархии одно правило не может вызвать другое. Продукционные модели обладают высокой степенью модифицируемости значений, дают возможность четко отделить метазнания от предметных знаний, что позволяет даже врамках одной системы использовать разные стратегии вывода. 2. Особенности организации логического вывода. Механизм или аппарат логического вывода продукционной модели основан на принципе распознавания образов. Этот механизм называют интерпретатором,который циклически выполняет 4 последовательных этапа (выборку, сопоставление, разрешение конфликта, действие или их совокупность) На каждом из перечисленных этапов интерпретатор работает с БЗ, рабочей памятью, памятью состояний интерпретатора.

скачать реферат Искусственный интеллект

Основной объект исследования — т. н. кибернетические системы, рассматриваемые абстрактно, вне зависимости от их материальной природы. Примеры кибернетических систем — автоматические регуляторы в технике, ЭВМ, человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество. Каждая такая система представляет собой множество взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться ею. Современная кибернетика состоит из ряда разделов, представляющих собой самостоятельные научные направления. Теоретическое ядро кибернетики составляют информации теория, теория алгоритмов, теория автоматов, исследование операций, теория оптимального управления, теория распознавания образов. Кибернетика разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем для автоматизации умственного труда. Основные технические средства для решения задач кибернетики — ЭВМ. Поэтому возникновение кибернетики как самостоятельной науки (Н. Винер, 1948) связано с созданием в 40-х гг. 20 в. этих машин, а развитие кибернетики в теоретических и практических аспектах — с прогрессом электронной вычислительной техники ЛОГИКА (греч. logike), наука о способах доказательств и опровержений; совокупность научных теорий, в каждой из которых рассматриваются определенные способы доказательств и опровержений.

Фоторамка "Poster white".
Фоторамка для фотографий размером: 30х40 см. Может располагаться как вертикально, так и горизонтально, на подставке. Есть настенные
342 руб
Раздел: Размер 30x40
Настольная игра "Матрешкино".
В сказочной деревне Матрешкино сегодня с самого утра переполох! Юные красавицы затеяли хитрую игру: каждая матрешка придумала свое
418 руб
Раздел: Карточные игры
Увлекательная настольная игра "Делиссимо", новая версия.
В этой милой игре вам предстоит немало потрудиться, так как вы работаете на известную и уважаемую итальянскую пиццерию «Делиссимо». Её
632 руб
Раздел: Карточные игры
скачать реферат Понимание речи

По-видимому слушатели обращают большее внимание на ударные слоги, которые вообще более ясно произносятся, и следовательно более легко анализируются фонетически. Кроме того, фонологическая структура английского словаря вынуждена быть составленной таким способом, при котором каждое слово может быть получено даже при грубом фонетическом анализе структуры слога вместе с детальным анализом ударного слога. Следовательно, подход, использующий острова надежности по существу правилен, хотя и был бы более эффективен, если обработка началась в ударных слогах. Текущие Тенденции Начиная с проекта ARPA в 70-ых имел место период в исследовании речевого понимания, скорее ориентированный на проблемы, чем на построение систем. Многие из этих исследований сосредоточились на акустическо-фонетическом преобразование в результате новых доказательств, показывающих информационное богатство акустического сигнала. Сейчас же возобновлен интерес к построению полных систем, включающий исследования, касающиеся структуры системы. Однако, большинство развивающихся систем, основанных на знаниях, ограничено скорее распознаванием непрерывной речи, чем пониманием.

скачать реферат Речевые технологии

Именно таким сроком оценивается существование ком­мерчески применимых систем распознавания речи. Для иллюстрации своих аргументов возможно, несколько спор­ных утверждений рассмотрю перспективу и основные пробле­мы применения систем речевого ввода текстов, особенно активно продвигаемых в последнее время. Для сравнения: спонтанная речь произносится со средней ско­ростью 2,5 слов в секунду, про­фессиональная машинопись - 2 слова в секунду, непрофессио­нальная - 0,4. Таким образом, на первый взгляд, речевой ввод имеет значительное превосходство по производительности. Однако оценка средней скорости диктов­ки в реальных условиях снижается до 0,5-0,8 слова в секунду в связи с необходимостью четкого произ­несения слов при речевом вводе и достаточно высоким процентом ошибок распознавания, нуждаю­щихся в корректировке. Речевой интерфейс естественен для человека и обеспечивает допол­нительное удобство при наборе тек­стов. Однако даже профессиональ­ного диктора может не обрадовать перспектива в течение нескольких часов диктовать малопонятливому и немому (к этому я еще вернусь) ком­пьютеру.

скачать реферат Совершенствование сбытовой деятельности малых предприятий в составе НПКХ "Азовский фермер"

Сущность сбыта состоит в получении наибольшей финансовой прибыли, которая будет использована для расширения производства и улучшения благосостояния, то есть заинтересованности производителя. Разрыв хозяйственных связей между сельхозпроизводителями и переработчиками сельскохозяйственного сырья привел к монополизации перерабатывающих предприятий. Став монополистами, переработчики резко снизили закупочные цены на зерно, мясо и другую продукцию, сделав, таким образом, ее производство убыточным. В России за последние годы почти в два раза сократилось производство сельхозпродукции, производственная независимость государства по многим позициям утеряна. Неуправляемое развитие рыночных отношений приводит к деградации сельского хозяйства. Попытки построения систем государственного регулирования сбыта по западному образцу оказались безрезультатными. Даже принятый Федеральный закон от 02 декабря 1994 года № 53 «О закупках и поставках сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия для государственных нужд» не работает.

скачать реферат Нейроподобный элемент /нейрон/

Если нет подходящего шаблона, с которым можно было бы отождествить исследуемый образ, то создается новый шаблон, содержащий в себе этот входной образ. В дальнейшем новый шаблон используется наравне с другими. 3. Нейрокомпьютеры. Термин «нейрокомпьютер» употребляется для обозначения всего спектра работ в рамках подхода к построению систем искусственного интеллекта, основанного на моделировании элементов, структур, взаимодействий и функций различных нервной системы. Так как в настоящее время исследования в этой области ведутся в основном на уровне моделей нейронных сетей, то понимание термина «нейрокомпьютеры» сужают, ставя знак равенства между ним и нейронными сетями. В зависимости от способа реализации моделей нейронных сетей выделяют 4 уровня нейрокомпьютеров. Теоретический. Работы, в которых в той или иной форме (математической, алгоритмической, словесной и т.д.) представлено описание моделей нейронных сетей. Программный. Модели нейронных сетей, программно реализованные на обычных последовательных компьютерах.

телефон 978-63-62978 63 62

Сайт zadachi.org.ru это сборник рефератов предназначен для студентов учебных заведений и школьников.