logo search
Metod_kurs

Примерная тема для курсовой работы

Аспекты распознавания образов при помощи нейронных сетей

Целью данной курсовой работы является изучение принципов построения и работы нейронных сетей, однослойного и многослойного персептрона, а также некоторых возможных алгоритмов распознавания и демонстрация изученного на конкретном примере. Возможна программная реализация.

    1. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Персептрон и теория механизмов мозга. – М.: Мир, 1965, 480с.

    2. Ивахненко А.Г. Персептроны. – Киев: Наукова думка, 1974

    3. Судариков В.А. исследование адаптивных нейросетевых алгоритмов решения задач линейной алгебры// Нейрокомпьютер, 1992, № 3, 4

    4. Фор А. Восприятие и распознавание образов. – М.: Машиностроение, 1989, 272с.

    5. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. – М : Наука, 1973,900с.

  1. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. – М.: Финансы и статистика, 1982,239с.

  2. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. – М.: Мир, 1976, 512с.

  3. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975, 534с.

  4. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. – М.: изд. СССР-США СП «ПараГраф», 1990, 160с.